オープンデータ関連のニュースです。
日本語
波のコンピューティング、スタートアップの成長に対処しようとチップを学習専用機のためのますますより興味深い市場の新しいコンピューティング アプライアンスのアーリー アクセス プログラムを発表しました。アプライアンス (おそらく Cpu と比較して) 最大 1,000 x ニューラル ネットワークの学習のスピードアップすることができますといいます。 波の計算を離れて, 機械学習、CPU は、データ ・ フローを管理する、Gpu アクセラレータとして伝統的な CPU と GPU の対戦で行うこと望んでいます。このソリューションは、だからこそ、波は、CPU/GPU のソリューションよりも潜在的にはるかに良いパフォーマンス計算器具の形で完全なシステムを作成していくつかのボトルネックを作成できます。
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English
Wave Computing, a startup trying to tackle a growing and increasingly more interesting market for specialized machine learning chips, announced an Early Access Program for its new compute appliance. The company said that the appliance can speed up the training of neural networks by up to 1,000x (presumably compared to CPUs). Wave Computing wants to do away with the traditional CPU and GPU matchup for machine learning, where the CPU manages the data flows and the GPUs act as accelerators. This solution can create some bottlenecks, which is why Wave has created a complete system in the form of the compute appliance, with potentially much better performance than the CPU/GPU solutions.
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