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谷歌TPU3.0性能提升8倍,但优势遭微软、Facebook软硬“围攻”

本文摘要:微软公司CNTK和TensorFlow框架。因此,如果谷歌想找到开发人员,不仅需要更慢的芯片,机器学习的工具也是最重要的,让开发人员转移到GCP和其他服务上,用于TensorFlow。 这也是谷歌能否从目前核心的广告业务逐渐扩展到新的领域,维持领先优势的关键。但是,随着Facebook期待PyTorch这样的框架挑战TensorFlow,谷歌很难维持领先。

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微软公司CNTK和TensorFlow框架。因此,如果谷歌想找到开发人员,不仅需要更慢的芯片,机器学习的工具也是最重要的,让开发人员转移到GCP和其他服务上,用于TensorFlow。

这也是谷歌能否从目前核心的广告业务逐渐扩展到新的领域,维持领先优势的关键。但是,随着Facebook期待PyTorch这样的框架挑战TensorFlow,谷歌很难维持领先。

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据新闻报道,今年F8开发者大会的第二天,Facebook宣布PyTorch1.0beta版将在今年夏天与用户见面,并提前展示了这个新框架的特性。据Facebook报道,PyTorcharch1.0融合了Caffe2和ONNX模块化、面向生产的特性,融合了PyTorch的灵活性、面向研究的特性,为普遍的AI项目获得了从科研原型到生产配置的缓慢、无缝的方法,用户可以缓慢地实验必须理解的是,ONNX(对外开放神经网络交换)是Facebook去年领导多家软硬件公司发表的神经网络模型切换协议,现在追加了苹果的CoreML、百度Paddle、高吞吐量SNPE的反对,追加了原本反对的MXNet、Cafe2、PyTorch、TensorFlow、CNTK等框架,构建了神经网络模型在各种主流框架之间的切换。因此,TPU3.0只是谷歌服务的生态维持领先地位的第一步,硬件上的TensorFlow在某种程度上是最重要的。

微软公司基于FPGA的Brainwave平台和Facebook的PyTorch1.0软件和硬件与谷歌构成竞争关系,未来谷歌能否维持领先地位,必须看能否慢慢对待。


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