Wenn es um die besten AI-Chips geht, kommt man an Google TPU 3.0, NVIDIA A100 und Intel Nervana Neural Network Processor nicht vorbei. In diesem Artikel werden wir diese drei Chips genauer unter die Lupe nehmen und vergleichen, welcher der beste f\u00fcr dich ist.<\/p>\n\n\n\n
Das Google TPU 3.0 ist ein AI-Chip, der speziell f\u00fcr das Training von tiefen neuronalen Netzen entwickelt wurde. Es verf\u00fcgt \u00fcber eine hohe Durchsatzrate und eine geringe Latenz, was es zu einem idealen Chip f\u00fcr das Training von KI-Modellen macht. Dar\u00fcber hinaus ist es sehr energieeffizient und kann bis zu 30 Petaflops berechnen.<\/p>\n\n\n\n
Der NVIDIA A100 ist ein AI-Chip, der sowohl f\u00fcr das Training als auch f\u00fcr die Inferenz von tiefen neuronalen Netzen optimiert wurde. Er verf\u00fcgt \u00fcber die h\u00f6chste Durchsatzrate aller AI-Chips und bietet eine geringe Latenz sowie ein hohes Energieeffizienzniveau. Zudem kann er bis zu 54 Petaflops berechnen.<\/p>\n\n\n\n
Der Intel Nervana Neural Network Processor ist ein AI-Chip, der speziell f\u00fcr das Training von tiefen neuronalen Netzen entwickelt wurde. Er verf\u00fcgt \u00fcber eine hohe Durchsatzrate und eine geringe Latenz und ist au\u00dferdem sehr energieeffizient. Zudem kann er bis zu 100 Petaflops berechnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Wenn es um die besten AI-Chips geht, kommt man an Google TPU 3.0, NVIDIA A100 und Intel Nervana Neural Network Processor nicht vorbei. In diesem Artikel werden wir diese drei Chips genauer unter die Lupe nehmen und vergleichen, welcher der beste f\u00fcr dich ist. Google TPU 3.0 Das Google TPU 3.0 ist ein AI-Chip, der … Weiterlesen …<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":800,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_FSMCFIC_featured_image_caption":"","_FSMCFIC_featured_image_nocaption":"","_FSMCFIC_featured_image_hide":"","footnotes":""},"categories":[5,6],"tags":[],"class_list":["post-646","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-hardware","category-ki"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/gcoe-dresden.de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/646"}],"collection":[{"href":"https:\/\/gcoe-dresden.de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/gcoe-dresden.de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gcoe-dresden.de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gcoe-dresden.de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=646"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/gcoe-dresden.de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/646\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":913,"href":"https:\/\/gcoe-dresden.de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/646\/revisions\/913"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gcoe-dresden.de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/800"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/gcoe-dresden.de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=646"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/gcoe-dresden.de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=646"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/gcoe-dresden.de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=646"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}