KI und maschinelles Lernen haben die Nachfrage nach Hochleistungshardware vorangetrieben und die Diskussion zwischen GPU und TPU aktueller denn je gemacht. GPUs, die ursprünglich für die Grafik entwickelt wurden, haben sich zu flexiblen Prozessoren für Datenanalyse, wissenschaftliches Rechnen und moderne KI-Workloads entwickelt. TPUs, die von Google als spezialisierte ASICs für Deep Studying entwickelt wurden, konzentrieren sich auf Tensoroperationen mit hohem Durchsatz und haben (…)
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