第320章 AI晶片(第2/2頁)
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只是他很快又重新被tpu的構架所吸引而痴迷起來。
只有深入一個專案，才能徹底體會他的樂趣。
因此懂是第一步環節。
這也是棋類活動裡，容易入門的象棋比起圍棋受眾要光，而五子棋又比起象棋還有光。
林奇越看，越發忍不住嘖嘖稱奇。
這tpu的架構居然採用了量子技術，在預設的最大值和最小值與八位整數之間的任意值的近似過程裡，tpu居然包含了足足六萬五千五百三十六個八位整數乘法器，直接將32位或者16位的計算壓縮成為8位。
實現了曲線的離散化。
完美地減少了神經網路預測的成本。
第二點，也是更關鍵的。
正如林奇最初所推崇的硬體。
tpu晶片直接封裝了種種神經網路計算工具。
諸如矩陣乘法單元，統一緩衝區，啟用單元等，它們以後十數個高階指令組成，集中完成神經網路推理所需要的數學計算。
同時它又採用了典型的risc處理器為簡單計算提供指令。