科技應用 Google Google Cloud A100 Tensor Core GPU A100 Tensor Google Cloud導入NVIDIA A100 Tensor Core GPU 加速龐大雲端運算資源 Google Cloud成為第一個導入A100 Tensor Core GPU運算資源的雲端服務供應商，預期可透過此款GPU加速效益帶動各類密集運算應用服務，例如人工智慧訓練與推論應用，以及諸如資料分析、科學運算、數據研究、影像分析，或是5G網路應用項目等。 讓Google Compute Engine雲端協同運算效能大幅提昇 NVIDIA宣布將與Google Cloud合作，預計在未來幾週內以aplha版本形式，讓近期揭曉的A100 Tensor Core GPU進駐Google Compute Engine雲端運算資源，藉此讓串接Google Compute Engine資源的雲端協同運算 Mash Yang 4 年前
產業消息 Google透過TensorFlow.js讓更多裝置可藉瀏覽器進行機器學習 持續推行旗下深度學習模型框架TensorFlow之後，Google稍早宣布推出全新TensorFlow.js，預計藉由Javascript形式讓更多機器學習內容可藉由瀏覽器形式運作。 藉由Javascript形式設計，Google將讓開發者可在不需安裝任何驅動程式、函式庫情況下，直接透過瀏覽器開啟網頁內容即可執行機器學習應用服務，預計大幅降低機器學習應用難度與門檻。由於TensorFlow.js可透過網頁瀏覽器開啟，意味開發者能藉由跨平台、誇裝置使用的瀏覽器打造各類深度學習應用服務，同時也能藉由支援GPU加速，讓整體機器學習效率可以具體提昇。 目前TensorFlow.js分別提供將現有Ten Mash Yang 7 年前
科技應用 Google 對 Apple 伸出機器學習橄欖枝：TensorFlow Lite 將支援 Core ML！ 本文來自合作媒體 雷鋒網 ，INSIDE 授權轉載 11 月 14 日，Google 正式發佈 TensorFlow Lite 開發者預覽版，這是針對行動和嵌入式設備的輕量級解決方案。在介紹中，Google 表示 TensorFlow Lite 是一種全新的設計，具有三個重要功能——輕量級（Lightweight）、跨平台（Cross-platform）、快速（Fast）。 而今天 Google 宣佈與蘋果達成合作——TensorFlow Lite 將支援 Core ML。在 TensorFlow Lite 為 Core ML 提供支援之後，iOS 開發者可以利用 Core ML 的優勢上建構 INSIDE網路趨勢觀察 7 年前
Google：AlphaGo 2.0思考快速的關鍵在於TensorFlow學習框架 針對此次烏鎮圍棋峰會首場人機大戰由AlphaGo 2.0取下首勝，Google開源學習框架TensorFlow項目負責人Rajat Monga在受訪時表示，AlphaGo運作系統背後由TensorFlow學習框架作為許多底層運算支撐，並且讓AlphaGo系統運算效率更加流暢。 根據Rajat Monga說明，AlphaGo整體運作流暢表現源自採開源架構設計的TensorFlow學習框架，並且成為AlphaGo底層諸多技術基礎，而如何讓AlphaGo變得更會下棋則是DeepMind團隊主要負責工作。因此整體來看，TensorFlow學習框架成為此次AlphaGo 2.0思考時間變得更短的主要關鍵 Mash Yang 8 年前
產業消息 TensorFlow tensorflow gpu tensorflow r語言 Google IO 2017 ：讓行動終端也具備強大的深度學習能力， Google 推出 TensorFlow Lite 學習框架 Google 已經將公司的方針由 Mobile First 轉移到 AI First ，雖然目前 Google在雲服務已經大量導入 AI ，不過考慮到不是何時何地都會有順暢的網路體驗，能夠在終端裝置實現基於深度學習的人工智慧也很重要， Google 在稍早的 IO 大會也宣布針對行動裝置的 TensorFlow Lite 框架，讓智慧手機等裝置亦能藉由深度學習變得更聰明，預計能夠為行動裝置提升語音辨識、機器視覺以及 AR 使用體驗，同時 Google 也預告將在下一代的智慧手機晶片中具備更進階的深度學習能力。 雖然不知道 Google 指的下一代晶片具備更強的深度學習能力具體指的是甚麼，不過可 Chevelle.fu 8 年前
