［速報］Google、1エクサフロップを超える性能を持つ「TPU v4」発表、Google史上最高性能のシステム。Google I/O 2021
Googleは、5月19日未明に開催したオンラインイベント「Google I/O 2021」で、同社が開発した新たなAI専用のシステム「TPU v4」を発表しました。 参考：Google、機械学習専用の第三世代プロセッサ「TPU 3.0」を発表。Google初の液冷システム採用。Google I/O 2018 「Pod」と呼ばれる1つのシステム単位あたり4096個のチップが搭載され、チップは超高速なネットワークで接続されています。 これによりPodは1エクサフロップを超える高い演算性能を実現。Google CEOのサンダー・ピチャイ氏は「私たちにとって歴史的マイルストーンだ」と次のように基調講演で話しました。 「This is the fastest system, we ever deployed at Google. Historic milestone for us.」（これまでGo
素人がGoogle TPUを作ってみる～アーキテクチャ考察編～
目標 Google TPUの思想を理解するためにTPU likeシストリックアレイを構成することでなぜTPUがDNNを回す効率が良いかを理解するのが目標。 読む方もニューラルネットワーク（全結合、CNN)がわかっていればなんとなく理解できれば良いな。。と思ってます。 記事はアーキテクチャ編と設計編に分け、本アーキテクチャ編ではTPUの動作などを考察する。 設計編ではVerilogでシストリックアレイ部のみ記述してみる予定。ただPE部は資料がないので筆者の妄想。 ほぼ構成要素としては前記事のなんちゃってCPUと同じだと思う。 素人が作る超基本CPU@Verilog w/Vivado https://qiita.com/arutema47/items/40dc748e349c30d7194a 今回考えるのはTPUv1 ISCA2017で論文発表され、詳細なアーキテクチャが公開されている。 TP
対決！RTX 2080Ti SLI vs Google Colab TPU ～PyTorch編～ - Qiita
RTX 2080Tiを2枚使って頑張ってGPUの訓練を高速化する記事の続きです。TensorFlowでは複数GPU時に訓練が高速化しないという現象がありましたが、PyTorchを使うとRTX 2080Tiでもちゃんと高速化できることを確認できました。これにより、2GPU時はTensorFlowよりも大幅に高速化できることがわかりました。 前回までの記事 対決！RTX 2080Ti SLI vs Google Colab TPU ～Keras編～ TensorFlow/Kerasでchannels_firstにするとGPUの訓練が少し速くなる話 ハードウェアスペック GPU : RTX 2080Ti 11GB Manli製×2 SLI構成 CPU : Core i9-9900K メモリ : DDR4-2666 64GB CUDA : 10.0 cuDNN : 7.5.1 PyTorch :
TensorFlow Model Optimization Toolkit — Pruning API
https://blog.tensorflow.org/2019/05/tf-model-optimization-toolkit-pruning-API.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgsNiBy8uaZXFatpe4Zt8-1iGtlJZVLwe78-Z6MrspzP5z3MsfETQzUSeQKjwMoyfXJl6HbnbsfpqvCW5ohjr4rZc6wWv1D0KPsagOz_0RXI61ouiTVgG7hB_1IgMYfjwZ0DNytZR6XAT4/s1600/neuralnetworklayersbeforeandafterpruning.png May 14, 2019 — Since we introduced the Model Optimization Toolkit
Training RetinaNet on Cloud TPU | Cloud TPU | Google Cloud
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TensorFlow Models の使い方 - Qiita
このプログラムは、/tmp/imagenet/cropped_panda.jpg を処理します。パンダと判定されます。 大きいデータが、/tmp/imagenet 以下にダウンロードされます。 /tmp は、再起動で消去されるので、/var/tmp/imagenet に移します。 それに伴い、classify_image.py も修正します。 default='/tmp/imagenet', を default='/var/tmp/imagenet', にします。 例えば、いちごの画像をダウンロードしてテストすると、 $ export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 $ python classify_image.py --image_file ~/Downloads/strawberry.jpg strawberry (score = 0.97967) banana (sc
スパムはいらない ―― TensorFlow を使って Gmail から新たに 1 億以上のスパム メッセージを除去 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2019 年 2 月 7 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 毎月 Gmail を使っている人は 15 億人、G Suite の一部として Gmail を有料で使っている企業は 500 万社に上ります。一般ユーザーと企業ユーザーのどちらにとっても、Gmail の最大の魅力は、あらかじめ組み込まれているセキュリティ保護機能でしょう。 セキュリティが優れていることは、常に脅威よりも優位に立っていることを意味します。Gmail で従来から使用されている機械学習（ML）モデルは非常に強力で、ほかの保護機能とともに、スパムやフィッシング、マルウェアの 99.9 % 以上を Gmail の受信トレイから遠ざけてきました。 私たちは、セキュリティ保護機能を絶えず強化するとともに、利用者保護の観点から ML の機能向上に努めてきました。Google
François Chollet on Twitter: "Are you a deep learning researcher? Wondering if all this TensorFlow 2.0 stuff you heard about is relevant to you?… https://t.co/IHMuSE2VX6"
Are you a deep learning researcher? Wondering if all this TensorFlow 2.0 stuff you heard about is relevant to you?… https://t.co/IHMuSE2VX6
Coral Dev Board-Seeed Studio
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TensorFlow LiteがGPUをサポートしたらしいのでiOSで試してみた - Qiita
TensorFlow LiteがAndroidやiOSデバイスのGPUをサポートしたようです1。 TensorFlow Lite Now Faster with Mobile GPUs (Developer Preview) バックエンドはAndroidではOpenGL ES 3.1、iOSではMetal。 This new backend leverages: OpenGL ES 3.1 Compute Shaders on Android devices Metal Compute Shaders on iOS devices iPhone 7では最大6倍の高速化が見られたようです。 By leveraging the new GPU backend in the future, inference can be sped up from ~4x on Pixel 3 and Sams
AIY Projects
With our maker kits, build intelligent systems that see, speak, and understand. Then start tinkering. Take things apart, make things better. See what problems you can solve. Vision Kit Do-it-yourself intelligent camera. Experiment with image recognition using neural networks. Build an intelligent camera that can see faces, detect emotions, and recognize common objects. Create your own projects tha
Google ColaboratoryのTPUを試してみる
TL;DR ColabのTPUを使って今すぐCNNを試してみよう。ものすごい速いぞ。 はじめに 9/26夜、Google Colaboratoryユーザーに激震が走った。 ハードウェアアクセラレータにTPUが使えるようになってる！？TPU(Tensor Processing Unit)凄さはこのニュースを見れば恐ろしいほど伝わってくる。 COOL Chips 21 - GoogleのWebサービスを支える「TPU」 https://news.mynavi.jp/article/20180424-621091/ TPU v1はIntelのHaswell CPUとNVIDIAのK80 GPUと比較すると、性能は15～30倍、電力効率は30～80倍になっているという。 NVIDIA K80は現在ColabのGPUアクセラレータとして用いられているGPUだ。もしこの15～30倍という値が本当なら、
大幅に進化するらしいTensorFlow2.0について - HELLO CYBERNETICS
はじめに TensorFlow2.0がもうすぐ来るよ！ APIs High level APIs Eager Exexution Reference Models Contribの扱い プラットフォーム TensorFlow Lite TensorFlow.js TensorFlow with Swift パフォーマンス Distributed TensorFlow CPU、GPU、TPUの最適化関連 その他のパッケージ TensorFlow Probability Tensor2Tensor End to End ML systems TensorFlow Hub TensorFlow Extended はじめに TensorFlow2.0ではこれまでのTensorFlowから大幅に変化するので、その変更点について記しておきます。 基本的には公式のRoadmapの和訳と思って差し支えあり
models/research/im2txt at master · tensorflow/models · GitHub
Show and Tell: A Neural Image Caption Generator A TensorFlow implementation of the image-to-text model described in the paper: "Show and Tell: Lessons learned from the 2015 MSCOCO Image Captioning Challenge." Oriol Vinyals, Alexander Toshev, Samy Bengio, Dumitru Erhan. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence (2016). Full text available at: http://arxiv.org/abs/1609.06647 Con
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