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Google annuncia, in un nuovo articolo apparso su Google Cloud, uno dei tanti blog con i quali Google aggiorna il pubblico, la messa in opera del supercomputer per l?addestramento di algoritmi di machine learning pi? potente e Gveloce al mondo.
Si tratta di un obiettivo che permetter? l?offerta a di nuovi prodotti, nuovi servizi e nuove scoperte nell?ambito della ricerca che precedentemente erano fuori portata.
Si parla di ?risultati di ricerca pi? utili? e di un singolo modello di machine learning che pu? tradurre contemporaneamente da 100 lingue diverse.
Condotti con questo nuovo supercomputer e con il recente chip TPU (Tensor Processing Unit), i primi esperimenti hanno visto il superamento dei precedenti record di prestazione in tale ambito in 6 su 8 benchmark MLPerf.
Quattro degli otto modelli utilizzati venivano addestrati da zero in meno di 30 secondi. Nel 2015 per eseguire lo stesso tipo di ?addestramento? di machine learning ci volevano pi? di tre settimane utilizzando l?acceleratore hardware pi? avanzato disponibile allora. Solo cinque anni dopo i tecnici di Google sono in grado di addestrare lo stesso modello ad una velocit? cinque ordini di grandezza pi? piccola.
Notizia da notizie scientifiche.it
Si tratta di un obiettivo che permetter? l?offerta a di nuovi prodotti, nuovi servizi e nuove scoperte nell?ambito della ricerca che precedentemente erano fuori portata.
Si parla di ?risultati di ricerca pi? utili? e di un singolo modello di machine learning che pu? tradurre contemporaneamente da 100 lingue diverse.
Condotti con questo nuovo supercomputer e con il recente chip TPU (Tensor Processing Unit), i primi esperimenti hanno visto il superamento dei precedenti record di prestazione in tale ambito in 6 su 8 benchmark MLPerf.
Quattro degli otto modelli utilizzati venivano addestrati da zero in meno di 30 secondi. Nel 2015 per eseguire lo stesso tipo di ?addestramento? di machine learning ci volevano pi? di tre settimane utilizzando l?acceleratore hardware pi? avanzato disponibile allora. Solo cinque anni dopo i tecnici di Google sono in grado di addestrare lo stesso modello ad una velocit? cinque ordini di grandezza pi? piccola.
Notizia da notizie scientifiche.it