Tensor G3を搭載した「Pixel 8 Pro」を購入したのでレビューします。 既にネット上ではGoogleからプロモーションを受けた有名なメディア等の先行・ステマレビューで埋め尽くされ、カメラとAI機能にフォーカ...
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【レビュー】Snapdragon 8 Gen 1以上の失敗作、Tensor G3を採用しPixel 8 Proは消費者の財布を破壊する - りとらいん
Tensor G3を搭載した「Pixel 8 Pro」を購入したのでレビューします。 既にネット上ではGoogleからプロモーションを受けた有名なメディア等の先行・ステマレビューで埋め尽くされ、カメラとAI機能にフォーカ...
色々な意味で話題のTensor G4を採用したPixel 9を購入したのでレビューします…。 前情報などでTensor G3から大して進化していないと言われており、値段もPixel 8シリーズから更に上昇してしまったため […]
グーグル、「Pixel 9」正式発表 生成AIに最適化した新チップ「Tensor G4」採用 1.6万円値上げに
OSはAndroid 14で、7年間のアップデートを提供。Titan M2セキュリティコプロセッサを搭載し、Google VPNが無料で利用できる。 ディスプレイと背面パネルには米CorningのGorilla Glass Victus 2を採用し、背面はマット、金属フレームはサテン仕上げ。IP68の防水機能により、落下や水濡れ、ほこなど日常生活での耐久性を向上させた。サイズは152.8mm × 72.0mm × 8.5mmで、重さは198g。今回新たに追加されたProの小型モデルとサイズは同一で、1gだけ無印モデルが軽い。カラーはObsidian、Porcelain、Wintergreen、Peonyの4種類。バッテリー容量は4700mAhで、45W充電器により30分で55％までの急速充電が可能。急速ワイヤレス充電、バッテリーシェア機能も用意する。 予約受付は日本時間8月14日から開始。
Googleは先日、独自設計のシステムオンチップ（SoC）「Tensor」を発表、年内にリリース予定の次期フラッグシップスマートフォンPixel 6シリーズに搭載することを明らかにしました。 しかしこの「独自設計」TensorについてオランダメディアGalaxyClubは「その実態はSamsung Exynos 9855だ」と指摘しています。 Tensor、Exynos 2100と多数の共通点 Googleが自社設計したとするTensorについては、開発コード名が「Whitechapel」および「GS101」だったこと、またその仕様についても複数の情報がリークされていました。 そしてWhitechapelがSamsungの5nmプロセスによって製造されていること、Galaxy S21シリーズに搭載されているExynos 2100と多数の共通点があることが、以前より報じられています。 Ten
Googleは2016年に機械学習向けプロセッサ「Tensor Processing Unit（TPU）」を発表しており、主にデータセンターのサーバで採用してきた。Google Tensorには、モバイル向けに最適化したTPUが搭載されるようだ。スンダー・ピチャイCEOは自身のTwitterアカウントで「Tensorチップをクリップサイズまで小型化するのに4年かかった！（中略）TensorはPixel史上最大のイノベーションだ」とツイートした。 オステルロー氏は米The Vergeに対し、「他のSoCと同様に、多くの技術はライセンスしている（サードパーティー製のCPUやGPUを採用しているという意味）が、設計はオリジナルであり、機械学習とAI強化を目的として特別に設計した」と語った。TPUにより、例えばカメラ関連の新機能が追加され、従来の機能がより高性能になるという。 また、Google
GitHub - microsoft/hummingbird: Hummingbird compiles trained ML models into tensor computation for faster inference.
Hummingbird is a library for compiling trained traditional ML models into tensor computations. Hummingbird allows users to seamlessly leverage neural network frameworks (such as PyTorch) to accelerate traditional ML models. Thanks to Hummingbird, users can benefit from: (1) all the current and future optimizations implemented in neural network frameworks; (2) native hardware acceleration; (3) havi
この総合性能（Total）のスコアを単純に比較すると、A15 BionicはTensorチップに対してAI処理性能が約71％高いということになります。 AIにおいて処理性能とユーザー体験は別物 ただし、CPUやGPUと異なり、AIでは処理性能とユーザー体験は別物です。 たとえ素晴らしいAI処理性能を備えていたとしても、それを活かす応用がなければ意味がありません。 また、AI処理は使用するモデルが重要であり、そのモデルを効率的に演算処理できるかどうかがAIアクセラレータの肝となります。 その意味で、AIに関して膨大なノウハウを持ち、その知見に基づいたハードウェアになっているであろうTensorチップは、Geekbenchの結果だけではA15 Bionicに対してAI処理の観点で劣っているとはいえません。 GoogleもTensorチップに関して、「ベンチマーク性能ではなく体験を重視した設計」
この記事はTensorFlow Advent Calendar 2020、17日目の記事です。この記事ではLLVMコミュニティが中心となって開発しているMLIRという新しいコンパイラ基盤の基本的な使い方を解説します。 MLIRとはMLIRとはコンパイラ基盤となるオープンソースのソフトウェアでその名はMulti-Level Intermediate Representationの頭文字を取ったものです。もともとはGoogleのTensorFlowチームが開発したソフトウェアでLLVM Foundationに2019年に寄贈されました。 コンパイラ基盤としてはLLVMがよく知られていますが、MLIRはLLVMで得られた知見をより抽象的なレベルで実現し、機械学習アプリケーションに代表されるような複雑な数値計算を様々なハードウェア上に最適な形で実行できるようにします。 例えばコンパイラが真に必要な
An in-depth look at Google’s first Tensor Processing Unit (TPU) | Google Cloud Blog
There’s a common thread that connects Google services such as Google Search, Street View, Google Photos and Google Translate: they all use Google’s Tensor Processing Unit, or TPU, to accelerate their neural network computations behind the scenes. We announced the TPU last year and recently followed up with a detailed study of its performance and architecture. In short, we found that the TPU delive
今回の発表はあくまでも概要にとどまっており、今後より詳細な仕様が発表されるだろう。 Google I/O 2022ではこの他、Pixelシリーズの廉価モデル「Pixel 6a」と同社初のアクティブノイズキャンセリング搭載ワイヤレスイヤホン「Pixel Buds Pro」を発表した他、「Pixel Tablet」「Pixel Watch」の概要を公開。加えて、翻訳機能を備えたARスマートグラスのプロトタイプなどを披露した。 関連記事 「Pixel Watch」正式発表 Google初のスマートウォッチ 2022年秋に登場 米Googleは、同社のテクノロジーカンファレンス「Google I/O 2022」において、Google初のスマートウォッチ「Pixel Watch」を発表した。 Google、「Pixel 6a」を正式発表 自社チップ搭載で5万3900円 7月28日発売【追記あり】 米
安くて高性能なAndroidタブレットをGoogle自らが手がけることとなりそうです。詳細は以下から。 海外メディアの報道によると、現在開発中の「Pixel Tablet」がEVT（エンジニアリング検証テスト）の段階に差し掛かったことを関係者が明かしたそうです。 Pixel Tabletは10.95インチディスプレイに「Pixel 6」と同じ第1世代Tensor、背面デュアルカメラ、128GBないし256GBストレージ、Wi-Fi 6などを備えたハイエンドモデル。 スタイラスを使った入力までサポートする一方、モデムやGPS、近接センサー、気圧センサーなどの搭載は見送るとされており、コストを抑えた安価なWi-Fi専用機となるようです。 なお、一般的にEVTはハードウェアの仕様が決定した後に行われるものであるため、上記の仕様はほぼ確定しているとみられます。 価格次第では「Nexus 7」以来、
Google「Pixel 6」「Pixel 6 Pro」が正式発表 自社開発SoC「Tensor」搭載で今秋発売 - こぼねみ
Googleは現地時間8月2日、自社開発のSoC「Google Tensor」を搭載した新型スマートフォン「Pixel 6」「Pixel 6 Pro」を正式に発表しました。 今秋以降に発売され、新機能、技術仕様、価格、購入方法など詳細は後日発表されます。 Google Pixel 6/Pixel 6 Pro 新モデルは「Pixel」であることの意味を再定義し、ソフトウェアとハードウェアの両方で美しさを兼ね備えた新しいデザイン、そして新しいTensor SoCなど、Pixelを使う上でのすべてが向上しています。 リアカメラシステムもアップグレードされています。改良されたセンサーとレンズは、従来の正方形に収まらないほど大きくなり、新しいデザインでは、カメラシステム全体をカメラバーに収めたものを採用しています。 Pixel 6とPixel 6 Proには、新しい素材と仕上げが採用されています。P
Googleは同社初めてとなる独自設計のSoCである「Tensor」を発表し、新しいフラッグシップスマホ「Pixel 6/6 Pro」に搭載することを明かしていますが、Tensorの実態はSamsung製のチップである可能性が高いようです。 TensorはコードネームWhitechapel、内部的にはGS101と呼ばれ、Samsung 5nmプロセスで製造するとの情報が複数媒体から伝えられています。 しかし、SAMMOBILEによると、Tensorの構造はGalaxy S21シリーズに搭載されているSamsung最高峰のSoC「Exynos 2100」と共通点も少なくないために、Tensorの実態はSamsungが昨年に取り組んでいるとされた2つのハイエンドチップのうちの一つ、「Exynos 9855」であると指摘。 またGalaxyClubによると、Exynos 9855のコードネームも
Tensor.Art
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Googleの廉価版純正スマホ「Pixel 8a」のスペックが明らかに、ディスプレイのリフレッシュレートは120HzでTensor G3も搭載
Googleは2024年5月14日に開催予定の年次開発者向け会議「Google I/O 2024」で、2023年に発売したGoogle純正スマートフォン「Pixel 8／8 Pro」の廉価版にあたる「Pixel 8a」を発表する可能性が高いとみられています。テクノロジー系メディアのAndroid Authorityが、そんなPixel 8aのスペックをGoogle内部の情報源から入手したとのことで、前モデルのPixel 7aから改良されたディスプレイやSoCについてまとめています。 Exclusive: Google Pixel 8a specs include 120Hz display, Tensor G3, more! https://www.androidauthority.com/google-pixel-8a-specs-exclusive-3426314/ Exclusive
NVIDIA H100 Tensor Core GPU
Creatives/Designers Data Scientists Developers Executives Gamers ISVs IT Professionals Researchers Roboticists Startups
GitHub - facebookresearch/shumai: Fast Differentiable Tensor Library in JavaScript and TypeScript with Bun + Flashlight
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GitHub - mratsim/Arraymancer: A fast, ergonomic and portable tensor library in Nim with a deep learning focus for CPU, GPU and embedded devices via OpenMP, Cuda and OpenCL backends
Arraymancer is a tensor (N-dimensional array) project in Nim. The main focus is providing a fast and ergonomic CPU, Cuda and OpenCL ndarray library on which to build a scientific computing ecosystem. The library is inspired by Numpy and PyTorch and targets the following use-cases: N-dimensional arrays (tensors) for numerical computing machine learning algorithms (as in Scikit-learn: least squares
Pixel 6シリーズ以降のGoogle製スマートフォンおよびタブレットにはPixelシリーズ専用プロセッサ「Tensor」シリーズが搭載されています。このTensorシリーズを巡っては「実はSamsung製チップをベースにしたカスタムプロセッサなのでは」というウワサが存在しているのですが、新たに海外メディアのThe Informationが「Googleが完全独自開発プロセッサの開発に取り組んでおり、2025年にリリース予定」と報じました。 Inside Google’s Efforts to Develop Custom Chip for Pixel — The Information https://www.theinformation.com/articles/inside-googles-efforts-to-develop-custom-chip-for-pixel Googl
はじめに PyTorchのTensorは基本的にNumPyのndarrayのように扱えますが、ところどころに異なる部分があります。 特にTensorの最大値、最小値を求めるmax(), min()はよく使うのにNumPyと挙動が異なっていて扱いづらいです。 この違いを緩和するためにNumPyと同じようなスタイルでTensorの最大値、最小値を求められる関数を書きました。 PyTorchのmax()とNumPyのmax()の違い Tensorまたはndarrayの全体の最大値を求めたい場合は両者の違いはありません。 つまり、以下の式は両方とも（型は違いますが）同じ値が返ってきます。
米Googleは8月2日（現地時間）、次期フラグシップスマートフォン「Pixel 6」シリーズを発表した。自ら「スニークピーク」と言っており、詳細なスペックや販売価格はまだ公開していないが、既に日本の公式オンラインショップ（リンクは記事末の「関連リンク」に掲載）にも掲載されている。発売は「この秋」だ。
GitHub - ggerganov/ggml: Tensor library for machine learning
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pyTorchのTensor型とは - Qiita
2019/9/29 投稿 2019/11/8 やや見やすく編集(主観) 2020/2/1 Tensor型の微分計算の解説Link追加 0. この記事の対象者 pythonを触ったことがあり,実行環境が整っている人 pyTorchを初めて触る人 pyTorchのTensor型をしっかり理解したい人 pyTorchでの機械学習でTensor型dataをどう使っているかを知りたい人 1. はじめに 昨今では機械学習に対しpythonという言語が主に使用され,さらにmoduleとしてpyTorchというものが使用されることがある. 今回はそのpyTorchを使用するための前準備としてTensor型というものの説明をしていく. ただしあくまで参考程度にしてほしいということと,簡潔に言うために間違った表現や言い回しをしている場合があるかもしれないが,そこはどうかご了承していただきたい. 2. Tens
GoogleがTensor G4はベンチマーク性能が低いのは意図的だと開き直る Googleが8月14日に発表したPixel 9シリーズでは新しいチップセットとしてTensor G4を搭載し、Googleの説明では電力効率や性能向上に伴いアプリ起動やバッテリー持続時間が改善したとしています。しかし、実際のベンチマークでは競合のSnapdragon 8 Gen 3やTengor G4のベースとなったExynos 2400に対して性能が大きく劣る状況ですが、当のGoogleはチップセット開発する際に速度や性能を目指している訳では無いと開き直るかのような発言をしています。 GoogleのPixel製品管理チームの主要メンバーであるSoniya Jobanputra氏がFinancial Expressとのインタビューで語った内容は以下の通りになっています。 私たちがチップを設計するとき、速度や性
AppleのiPhone13シリーズに搭載されたA15 Bionicと比べると、シングルコアで約41％、マルチコアで約39％劣るスコアとなっています。 過去のAppleのAシリーズと比較すると、3年前の製品であるiPhone XS/XRに搭載されたA12 Bionicが1,117.5/2814.5となっており、Tensorチップに近いスコアです。 一方、Android向けフラッグシップSoC同士で比べると、シングルコア性能については1,014.63ポイントと、QualcommのSnapdragon 888やSamsungのExynos 2100と同等です。 しかしながら、マルチコア性能は2,788.5ポイントと、Snapdragon 888の3,599ポイントやExynos 2100の3,392ポイントに大きく水をあけられる結果となっています。 TensorチップのCPU構成は、高速コアに
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Google、「Pixel 6」を今秋以降に発売。自社チップ「Tensor」搭載
Google Pixel 9レビュー：歯磨き粉工場なGoogleのTensor G4に、10万円以上を出す価値はある？
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ブロードキャストアプリ「NVIDIA Broadcast」がビデオ会議を快適に／専用のAIプロセッサー「Tensor Core」によりクリアな音声・映像を実現
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![[法林岳之の「週刊モバイルCATCH UP」]Google「Pixel 7/7 Pro」、「Tensor G2」でモバイルライフを次のステージへ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c1088872fa8141aae4c5fe8f644a938d4aa2dd44/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F1450%2F356%2Fpixel7pro_pixel7_front.jpg){kind=tracking}
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