神经网络处理器设计原理,神经网络控制系统设计

谷歌发布tpu研究论文，神经网络专用处理器是怎样炼成的

TPU的需求大约真正出现在6年之前，那时我们在所有产品之中越来越多的地方已开始使用消耗大量计算资源的深度学习模型；昂贵的计算令人担忧。

假如存在这样一个场景，其中人们在1天中使用谷歌语音进行3分钟搜索，并且我们要在正使用的处理器中为语音识别系统运行深度神经网络，那么我们就不得不翻倍谷歌数据中心的数量。

TPU将使我们快速做出预测，并使产品迅速对用户需求做出回应。

TPU运行在每一次的搜索中；TPU支持作为谷歌图像搜索（GoogleImageSearch）、谷歌照片（GooglePhoto）和谷歌云视觉API（GoogleCloudVisionAPI）等产品的基础的精确视觉模型；TPU将加强谷歌翻译去年推出的突破性神经翻译质量的提升；并在谷歌DeepMindAlphaGo对李世乭的胜利中发挥了作用，这是计算机首次在古老的围棋比赛中战胜世界冠军。

我们致力于打造最好的基础架构，并将其共享给所有人。我们期望在未来的数周和数月内分享更多的更新。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

iPhonex的神经网络引擎是什么意思 跟普通的处理器比有什么不同？

说的神经网络引擎有自主学习的能力，每天刷脸解锁都在根据你脸部变化学习，有向AI发展的趋势A8U神经网络。1、外观不同外观上，延续了上一代iPhoneX的设计，包括刘海屏、玻璃后壳等。

机身尺寸一致，但新iPhoneXS稍重了3g，配色上新增了金色。

2、屏幕不同屏幕上，同样都是5.8英寸的SuperRetina显示屏，材质均为OLED，分辨率仍然是2436x1125，但Apple坚持认为你会看到Xs屏幕上