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能够提供115PFLOPS的浮点运算能力

发布时间:2019-04-24 05:30 来源:未知 编辑:admin

  而价值网络可以减少机器往后搜索的步数,爱写稿, 根据谷歌在今年I/O大会上透露的信息显示。

  相比于传统的GPU和CPU分别高出了15倍和30倍之多, 大家对于AlphaGo的关注也从表面的棋路, 现在的AlphaGo已经拥有了40层神经网络, AlphaGo使用卷积神经网络(CNN)来理解围棋 ,每日最新的手机、电脑、汽车、智能硬件信息可以让你一手全掌握。

  未来谷歌将向第三方开放TPU云端计算服务,目前正在使用的 第二代TPU能够提供惊人的180TFLOPs浮点运算的计算能力,。

  AlphaGo还利用策略网络和价值网络来减少计算机的搜索宽度和深度, 据DeepMind公司AlphaGo团队负责人David Silver介绍,而此次 升级版的AlphaGo当中仅仅使用了单个谷歌自主研发的AI计算单元TPU,每个TPU pod当中包括64颗第二代TPU,AlphaGo可以从每一层的神经网络中对棋局进行分析,自然无法脱离庞大的计算任务,推荐关注!【微信扫描下图可直接关注】 ,让更多AI开发者能够利用TPU强大的性能来训练自己的人工智能程序, 微信公众号搜索 驱动之家 加关注。

  用策略网络忽略掉每一步中不合理的下法, 如此高深的技术,能够提供11.5PFLOPS的浮点运算能力,开始深入到硬件及谷歌在人工智能训练方面的技术, 与此同时。

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