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bfloat16 の数値形式 | Cloud TPU | Google Cloud

フィードバックを送信コレクションでコンテンツを整理必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 bfloat16 の数値形式精度を落とした浮動小数点を使用して、精度を失わずに収束までの時間を短縮する方法が一般的です。TPU は、行列演算を実行するときに bfloat16 数値形式を使用します。行列乗算演算は bfloat16 値に対して実行され、累積は IEEE float32 値に対して実行されます。 bfloat16 は、1 つの符号ビット、8 つの指数ビット、7 つの仮数ビットで構成されている機械学習用のカスタム 16 ビット浮動小数点形式です。　　次の図は、float32: IEEE の単精度、float16: IEEE の半精度、bfloat16 の 3 つの浮動小数点形式の内部を示しています。 bfloat16 と float32 のダイナミックレンジは同等です。た

eibin 2019/09/02

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GoogleがIoT用プラットフォーム「Android Things」開発計画を大幅にトーンダウン

GoogleがIoT用の汎用OSとして開発を進めていた「Android Things」に関する最新状況を公式ブログで報告しました。すべてのIoT端末で使うOSという位置づけだったAndroid Thingsですが、製品として世に出る予定はなく、もはや開発意欲を失っているのではと指摘されています。 Android Developers Blog: An Update on Android Things https://android-developers.google blog.com/2019/02/an-update-on-android-things.html Google gives up on Android Things as an IoT platform, now will just be for smart speakers and displays https://www.

eibin 2019/02/14

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GoogleのTPUって結局どんなもの？日本法人が分かりやすく説明

GoogleのTPUって結局どんなもの？日本法人が分かりやすく説明：CPU、GPUとの違いとは？機械学習に特化したGoogleの自社開発プロセッサ、「TPU（Tensor Processing Unit）」。Google自身は「Google Search」「Google Translate」「Google Photos」といったサービスで活用している。日本法人がこれについて分かりやすく説明した。機械学習に特化したGoogleの自社開発プロセッサ、「TPU（Tensor Processing Unit）」。2018年7月6日、日本法人がこれについて分かりやすく説明した。 TPUは、ディープラーニングを高速化するため、Googleが開発したプロセッサ。Google自身は「Google Search」「Google Translate」「Google Photos」といったサービスで活用し

eibin 2018/07/06

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NVIDIAとGoogle、「TensorRT」と「TensorFlow 1.7」を統合

NVIDIAとGoogle、「TensorRT」と「TensorFlow 1.7」を統合：機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.7」も公開「NVIDIA TensorRT」とオープンソースソフトウェアの機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.7」が統合され、ディープラーニングの推論アプリケーションがGPUで実行しやすくなった。 GoogleとNVIDIAは2018年3月27日（米国時間）、「NVIDIA TensorRT」ソフトウェア（以下、TensorRT）と、Googleが開発しオープンソースソフトウェアとして公開している機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.7」の統合を発表した。 TensorRTは、推論のディープラーニングモデルを最適化し、本番環境のGPUにデプロイされるランタイムを作成するソフトウェアライブラリ。FP16（半精度浮動

eibin 2018/03/30

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グーグル、独自のAI用チップ「TPU」は「CPUやGPUの15～30倍高速」

世界は、Googleをチップメーカーとして認める準備ができているだろうか。 Googleは米国時間4月5日、社内開発したチップの性能を公表した。今日提供されている従来のCPUやGPUの15～30倍高速に人工知能（AI）アプリを処理するという。 Googleによると、「TPU」（Tensor Processing Unit）と呼ばれる同社のチップはエネルギー効率も高いという。つまり、所定のタスクをより低い消費電力で完了することができる。 GoogleのAIチップはユーザーのスマートフォンやノートPCには搭載されていないが、オンライン上のすべてのユーザーにとって重要な役割を果たしている。同チップは既に、Googleのデータセンターで稼働しており、検索結果の提示、写真の中の友人の識別、テキストの翻訳、「Gmail」の返信メッセージの草案作成、スパムメールの選別に利用されている。 AIチップを開発