Build with Google AIY Kits

IT Cat 開箱測評：內置 Edge TPU 的 Google Coral Dev Board

- July 21, 2019

IT Cat 開箱 Google Coral Dev Board~ 內置 Edge TPU 的開發板，現在為妳揭曉它的廬山真面目! 我們當初獲得 Coral 的網路商店： https://store.gravitylink.com/global 聽朋友說，這家店基本上全球可發貨哦~ 後續「IT Cat」會更新更多 Coral 產品的使用內容! 記得關註我們哦~

被特斯拉嘲笑，英偉達放狠話要造超級AI晶片！

- September 30, 2018

NVIDIA的數據中心業務最近一直處于虧損狀態，過去幾年每年大約翻一番。它在2018財年達到了19.3億美元，比上一年增長了近130％。這種增長主要是由于HPC中普遍使用NVIDIA GPU以及人工智能研究和開發的神經網絡培訓。然而，常識說，在某些時候，運行AI應用程序的需求將變得比構建它們的需求更大（假設這些AI工具確實有用）。考慮到這一點，現在有很多公司，無論大小，都在為推理處理設計晶片，包括Google，Intel，Wave Computing和Graph Core。進入基于圖靈的Tesla T4和TensorRT 5軟件當NVIDIA宣布圖靈GPU，定位可視化和實時渲染時，它包含了一些非常有趣的規格，表明它可以成為一個很好的推理引擎。行業觀察家們想知道NVIDIA GPU是否是引領這種向“生產AI”過渡的合適技術，因此對NVIDIA首席執行官Jensen Huang來說，展示公司在推理處理中的地位至關重要。令人失望的是，黃先生在GTC-Japan主題演講中宣布推出基于Turing的全新Tesla T4，這是該公司首款專門針對數據中心推理處理的GPU。迄今為止，NVIDIA的推理平臺一直專注于機器人和自動駕駛，例如用于汽車的DrivePX中的Xavier SOC和用于機器人的Jetson。就數據中心的推理處理而言，NVIDIA表示其P4和P40 GPU在云中非常受AI歡迎 - 提供視頻，語音處理，運行電子商務推薦引擎的圖像識別，以及用于分析和翻譯的自然語言處理演講成文。NVIDIA共享的一個例子是微軟Bing，它使用這些GPU為其視覺搜索功能提供了比使用CPU快60倍的能力。此外，每個P4 GPU可以處理30個同步的視頻流，以每秒30幀的速度運行。全新的NVIDIA Tesla T4 GPU將有效取代P4，并采用圖1所示的薄型PCIe封裝。新型晶片僅耗電75瓦，具有針對推理作業中流行的整數計算優化的320“Turing Tensorcores”。它可以產生每秒130萬億的8位整數和260萬億次4位整數運算（或TOPS）。如果您需要浮點運算，例如神經網絡訓練所需的，T4可以處理65 TFLOPS進行16位計算 - 大約是NVIDIA Volta GPU性能的一半，而功耗僅為1/4。最終結果是處理前面提到的視頻流的速度提高了...

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