作者 | 萧发茂

来源 | 网游加速器（ID：EC-MKT）

谷歌公布了性能翻倍的第四代TPU加速器，展示了其实现100万量子位规模的量子计算发展进度目标。在2018年推出第三代TPU加速器(张量处理单元)后，谷歌在网上的谷歌I/O 2021上宣布推出第四代TPU加速器设计，并通过展示其在加州圣巴巴拉的量子AI园区，展示了其投资量子计算发展的决心。据谷歌称.

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一个GPU可以在几分钟内得到强化学习训练，谷歌的新引擎可以将深度学习速度提高1000倍。使用Brax的加速器硬件最快只需要10秒。使用Brax不仅可以提高单核训练的效率，还可以扩展到大规模并行模拟训练。论文地址：https://arxiv.org/abs/2106.13281下载：https://github.com/google/brax参考链接：https://ai . Google blog.com/2021/07/speaking-up-reinforcement-learning-with . h.

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谷歌2020博士奖学金名单已经出炉。大陆高校没有人会被邀请参加全球博士研究生峰会，在那里他们可以接触到谷歌正在进行的最先进的研究，并有机会与谷歌的研究人员一起工作.目前，他们正专注于基于FPGA的深度学习算法加速器设计。目前已在IEEE、CVPR、ICCAD等会议上发表论文27篇，其中论文9篇。此外，他曾经.

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几乎花了一天时间提炼伯特？谷歌：是一个拥有4810亿个参数的巨型BERT，使用了256个IPU加速器芯片和32个AMD EPYC主机处理器。Nvidia在一个64通道A100系统上花了4.5分钟，该系统有16个EPYC处理器。击败英伟达的榜单地址：https://mlcommons.org/en/news/mlperf-training-v11/参考链接：3359 www . zdnet.com/article/Google-uses-ml perf-competition-to-showca.

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谷歌正式发布Pixel 6系列，自主研发的张量处理器摆脱了对高通的依赖。Pixel 6和Pixel 6 Pro都配备了谷歌张量处理器。它们都有一个由谷歌设计的端到端安全的泰坦M2安全协处理器。谷歌在今年夏天第一次谈到张量，它支持手机所有设备上的人工智能。基本就是Google自己的AI/ML加速器，加上相对现成的Arm CPU。

Hi Android 12，谷歌Android 12(包括AOSP)将发布：小米等。将迎来ML加速器驱动的更新。现在它还可以通过Google Play服务在平台版本之外进行更新，因此您可以在任何兼容设备上使用最新的驱动程序。隐私控制面板您可以更好地了解您的应用程序何时访问设置中的麦克风、摄像头和位置数据。模糊位置用户可以更好地控制他们的位置数据，他们可以授予你.

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让谷歌AI芯片学会‘蹲’，下一代TPU就让AI自己设计。在训练2-12小时的情况下，预训练策略优于零样本生成。通过对不同大小的数据集进行测试，研究人员发现，随着数据集的扩大，生成的布局质量和收敛时间都更好。谷歌表示，这种方法适用于任何类型的芯片。目前，它已被用于生产下一代谷歌TPU(加速器芯片)。

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谷歌仅用6个小时就推出了自主设计的芯片。这种方法已经被用于设计下一代谷歌人工智能(AI)加速器，每一代都可能节省数千小时的人力。目前，这种研究方法已经投入使用，并将用于设计下一代谷歌TPU。谷歌研究人员认为，更强大的人工智能设计硬件将促进人工智能的发展，并在这两个领域之间建立共生关系。事实上，培训是跨芯片的.

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Google AI新进展！芯片设计布局时间可缩短至6小时。谷歌人工智能负责人杰夫迪恩(Jeff Dean)领导的团队已经发表了一篇关于这项技术的预印论文。发表在《自然》杂志上的这篇论文是对这项技术进行微调的结果。根据论文的描述，谷歌已经将这项技术应用到下一代谷歌张量处理单元(TPU)加速器产品中，有望在未来为每一代计算机芯片节省迭代次数。

一进商场就迷路？用谷歌AR救路痴，室内导航的黑科技确定了用户的大概位置却无法确定方向，在大型建筑中无法发挥作用。GPS信号在建筑立面反弹。谷歌这次推出的AR室内导航配备了新的惯性传感器(惯性测量单元；IMU)数据，借助运动追踪、环境感知等人工智能算法。进行比较和分析，以确保.

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