Ждём Ваших отзывов о материале.

Соблюдение Правил конференции строго обязательно!
Флуд, флейм и оффтоп преследуются по всей строгости закона!
За статью можно проголосовать на странице материала.

Напоминаем о том, что на сообщения новых участников распространяется действие системы премодерации сообщений.

О нарушениях можно сообщить модератору, нажав синюю кнопку #77 справа над спорным сообщением.

покамест не Интел не Нвидиа, не замечают этих конкурентов

Какой голос? Давно на считывание мыслей надо переходить

Ага, это следующий шаг, а дальше ты очнешься в герметичной банке, вырабатывая электричество для Яхве...

увы, но это лишь асик заточенный под одну единственную специфичную задачу и сравнивать его с гпу/цпу глупо.

сколько фпс в танках?

а как то он поможет рядовым пользователям инетсети?

S_e_r_j, ошибаешься, Intel уже анонсировала свои TPU (на основе разработок приобретенной ими компании Nervana) - Lake Crest.

сравнили божий дар с яичницей. Ясен красен, что асик будет быстрее универсальной платформы.

Эт точно. На косм. станции мир всю механику, ориетацию и жизнеобеспечение обеспечивал вшивенький, но специализированный процик и 16кб. памяти. Ессно мажоритарность была, но это из другой оперы.

Не вижу ничего глупого, как и "единственной специализированной задачи". Deep Machine Learning и Big Data для Google (и не только для Google) - огромный рынок с огромным кругом задач, достаточно большой, чтобы задуматься о создании специализированного инструмента, который превзойдет GPU, которые, как и TPU, тоже узкоспециализированы, но это никого не смущает, когда на них далеко не только графику считают.
Сравнение только с CPU было бы неуместно, но оно необходимо, чтобы просто понять разницу. Вряд ли кто-то будет такие задачи решать только на них.

Это узкоспециализированная техника, если так можно выразиться. А вот на серверах Intel пока нечем заменять.

TNT
Если учитывать узкоспециалированную задачу, то пусть представят эталон сравнения. Если железяка только и умеет что умножать и накапливать, то пусть покажут, как эта железяка одновременно умеет делить и отнимать.
Кстати пресловутые команды FMA3 только и могут что умножать и складывать вещественные числа.
Ей бо ничего корпоративного, просто факт.
Это ликбез, но уж звиняйте. Различие ЦПУ, ГПУ, всяких там АСИК на узкие задачи, типа управления трактором на поле в том, что ЦПУ могут выполнять логические задачи, а гпу и асики не могут. Они не в состоянии решить задачу" если не Да, так Нет, а может не совсем Да, а может не совсем Нет" Хотя Булева алгебра и не позволяет половинчатых решений.

Они же представили вообще все другие возможные варианты. Чем плохо такое сравнение?
Не совсем понял про умножение и накапливание, да и при чем тут FMA3? Почему железяка вообще должна уметь что-то еще, кроме того, что нужно? Вас же не смущает, что GPU чего-то не умеют, чего они уметь и не должны? Решать вообще любые задачи могут только CPU.

Узкоспециализированный асик - это, например, енкодер H264 в GPU, который ничего, кроме этого самого енкодинга не умеет. Тут же шняга работает с TensorFlow - а под что вы её обучите - речь распознавать, котикам рты на человеческие заменять на ютубчике или определять моджахедов в видео с беспилотника и направлять туда ракету - значения не имеет.

А в математике есть проблема с реализацией деления и вычитания с помощью умножения и сложения? А то я не в курсе.

Да очень просто.
Какая-то железяка только и умеет что 2*2( грубо ). Другая железяка решает теорему Эйлера.

Добавлено спустя 1 минуту 19 секунд:

В математике нет, в кремнии есть.
Основа всего триггер, сдвиговый регистр. Другого решения пока не найдено. Если есть время, то посмотрите сколько тактов уходит на умножение и накопление, сколько на деление и вычитание.

На этой штуке майнить можно будет? Какие алгоритмы поддерживает?

паяльник в жопе и крути педали

Ребят, ЦПУ может решить стописот задач. ГПУ -просто число дробилка,но можно запрогаммить и перепрограмить, что ему делать.АСИК числодробилка одной, двух близлежащих задач.
Большего не дано. Пускай там будет мульён мултипликаторов и сто мульёнов памяти.

Чего-то я вообще ничего не понял Теорему Эйлера можно считать на CPU. Можно специально устройство создать, которое только ее будет решать и оно с теми же затратами будет работать быстрее CPU, но не сможет делать ничего другого. Но речь же не об этом, речь о TPU, которые решают довольно широкий класс задач, и их сравнении с GPU, которые могут решать те же задачи (и раньше их успешно решали), а также о превосходстве в этом классе задач TPU над GPU. Класс задач широкий, не менее широкий, чем у GPU, т.е. это не просто ASIC. Вот если бы они сделали железку, которая только может лица распознавать, другую которая может только речь распознавать, третью которая может только паттерны в финансовых операциях находить и т.д., тогда бы это были ASIC. А так - это железка, решающая довольно широкий круг задач, еще раз повторюсь: не менее широкий, чем GPU, и множества тех задач, которые TPU и GPU решать могут, пересеклись. Специфика задач не позволяет TPU решать задачи GPU, скорее всего. Но тут вопрос: да и зачем? Никто же не говорит, что мы вместо GPU напоставим вам TPU


Сильно зависит от устройства, на котором эти операции реализованы.