Некоторые преимущества тензорных процессоров в машинном обучении:

• Ускорение обучения нейросетей. 1 Тензорные процессоры оптимизируют выполнение матричных операций, что позволяет значительно ускорить процесс обучения. 1 Модели, которые раньше требовали недель или месяцев для обучения, теперь могут обучаться за считаные дни или даже часы. 1
• Повышение скорости выдачи ответов. 3 Тензорные процессоры повышают скорость выдачи ответов пользователям при обслуживании больших потоков запросов высокой интенсивности. 3
• Высокая энергоэффективность. 35 Тензорные процессоры разрабатываются с учётом низкого энергопотребления, что делает их более экономичными по сравнению с GPU при выполнении специфических задач. 4
• Подходят для задач, требующих интенсивных матричных вычислений. 4 Например, для обучения больших языковых моделей (LLM). 4
• Применяются в задачах компьютерного зрения. 1 Например, при распознавании объектов на изображениях требуется обрабатывать каждый пиксель, что связано с выполнением множества сверток и матричных операций. 1 Тензорные процессоры значительно ускоряют эти процессы. 1
• Используются в задачах обработки речи. 1 Тензорные процессоры ускоряют выполнение матричных операций, что особенно важно для больших речевых моделей, которые используются ещё и в реальном времени. 1