عزز كفاءة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع Google'TPUs. اختبر عمليات حسابية أسرع وموفرة للطاقة tensor وتكامل سلس TensorFlow .
Tensor وحدات المعالجة (TPUs) هي مسرعات أجهزة متخصصة صممها Google لتسريع مهام التعلم الآلي، خاصةً تلك التي تتضمن عمليات tensor المستخدمة في الشبكات العصبية. صُممت وحدات المعالجة TPU لتعزيز أداء وكفاءة نماذج التعلم الآلي، وهي مصممة خصيصًا للحوسبة عالية الإنتاجية مقارنةً بالمعالجات التقليدية مثل وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات.
تُعد وحدات المعالجة الحرارية ذات أهمية كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لأنها مُحسّنة لأنواع الحسابات الرياضية الموجودة في نماذج التعلم العميق، مثل مضاعفات المصفوفات. وهي فعالة بشكل خاص في التعامل مع عمليات حساب البيانات واسعة النطاق، مما يجعلها مثالية للمهام المعقدة مثل تدريب الشبكات العصبية الكبيرة وإجراء الاستدلال في الوقت الحقيقي.
على الرغم من استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs) على نطاق واسع لتسريع مهام التعلم العميق، إلا أن وحدات معالجة الرسومات توفر العديد من المزايا:
لمزيد من المعلومات حول الفرق بين وحدات معالجة الرسوميات ووحدات معالجة الرسوميات، يمكنك قراءة المزيد من المعلومات حول كفاءةGPU في الذكاء الاصطناعي.
تُستخدَم وحدات المعالجة الحرارية في الغالب في مراكز البيانات Googleلتدريب نماذج التعلم الآلي، مما يوفر العمود الفقري للعديد من الخدمات التي تتضمن الذكاء الاصطناعي. فيما يلي التطبيقات الرئيسية:
للاطلاع على كيفية استخدام وحدات المعالجة ثلاثية الأبعاد في مهام الرؤية، راجع تطبيقات الرؤية الحاسوبية.
Ultralytics يتيح HUB للمستخدمين تسخير وحدات المعالجة ثلاثية الأبعاد لتحسين تدريب النماذج ونشرها، مما يوفر بيئة مبسطة بدون تعليمات برمجية لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي. لمعرفة المزيد، استكشف Ultralytics HUB.
للتعمق في مفاهيم التعلم الآلي، تفضل بزيارة تعلم الآلة.
تمثل وحدات المعالجة ثلاثية الأبعاد تقدمًا كبيرًا في أجهزة الذكاء الاصطناعي، حيث توفر للباحثين والمطورين أداة فعالة لتدريب النماذج المتطورة ونشرها في مختلف القطاعات. من خلال تعزيز السرعة وتقليل التكاليف وتحسين كفاءة النماذج، تساهم وحدات المعالجة الحرارية TPUs في تحقيق الهدف الأوسع المتمثل في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة وعملية في تطبيقات العالم الحقيقي.
