git-lrc — Преимущества TPUs от Google для нейронных сетей

🧪 Зачем Google создал TPUs? Эти процессоры не просто быстрее, чем GPUs, они спроектированы с учетом особенностей нейронных сетей, которые в основном выполняют гигантские матричные умножения. В отличие от GPUs, которые изначально предназначались для рендеринга графики, TPUs оптимизированы для выполнения миллиардов операций умножения и сложения, необходимых для обучения и инференса моделей. С каждым годом количество предсказаний, выполняемых с помощью TPUs, растет, и их архитектура позволяет значительно повысить производительность в задачах глубокого обучения. Узнать больше о принципах работы TPUs можно [здесь](https://dev.to/shrsv/tpus-vs-gpus-how-googles-tensor-processing-units-actually-work-c8i).