公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源 ：内容来自半导体行业观察综合 。 谷歌挑战了英伟达在人工智能 (AI) 半导体市场的垄断地位。谷歌此前大量购买英伟达的 GPU，将其 装入谷歌云数据中心，并出租给客户，现在又开始向外部数据中心供应其芯片——张量处理单元 (TPU)。 然而，今年，这种趋势正在发生变化。今年4月，谷歌发布了其模型流水线解决方案"Pathway"，用 于向外部开发者训练大型语言模型（LLM）。将其作为训练LLM等模型的必备手册，研究人员无需 重新设计模型即可开发Gemini等LLM。谷歌发布了TPU（硬件）和JAX（软件），后者允许用户将 LLM用作聊天等服务，甚至还发布了Pathway，这表明人工智能开发所需的整个流程都可以在谷歌生 态系统内完成。换句话说，谷歌已经宣布与英伟达展开竞争是可能的。 TPU 的用户数量也在不断增加。根据美国投资公司 DA Davidson 2 日发布的报告，过去六个月，围 绕 谷 歌 云 TPU 的 开 发 者 活 动 增 长 了 约 96% 。 报 告 分 析 称 ， 不 仅 对 去 年 12 月 发 布 的 第 六 代 TPU"Trilliu ...

Google 首席科学家Jeff Dean 今年4月于在苏黎世联邦理工学院发表关于人工智能重要趋势的演讲，本次演讲回顾 了奠定现代AI基础的一系列关键技术里程碑，包括神经网络与反向传播、早期大规模训练、硬件加速、开源生 态、架构革命、训练范式、模型效率、推理优化等。算力、数据量、模型规模扩展以及算法和模型架构创新对AI 能力提升的关键作用。 以下是本次演讲 实录 经数字开物团队编译整理 01 AI 正以前所未有的规模和算法进步改变计算范式 Jeff Dean: 今天我将和大家探讨 AI 的重要趋势。我们会回顾：这个领域是如何发展到今天这个模型能力水平的？在当前的技 术水平下，我们能做些什么？以及，我们该如何塑造 AI 的未来发展方向？ 这项工作是与 Google 内外的众多同仁共同完成的，所以并非全是我个人的成果，其中许多是合作研究。有些工作 甚至并非由我主导，但我认为它们都非常重要，值得在此与大家分享和探讨。 我们先来看一些观察发现，其中大部分对在座各位而言可能显而易见。首先，我认为最重要的一点是，机器学习 彻底改变了我们对计算机能力的认知和期待。回想十年前，当时的计算机视觉技术尚处初级阶段，计算机几乎谈 ...