比如，在語音識別模型DeepSpeech 2上，T4比P4的5倍還要快；在神經網絡翻譯模型GNMT上，T4的速度接近P4的4倍；在圖像識別模型ResNet-50上，T4也接近P4的3倍。 teslat4 但，現階段，深度學習技術更擅長做的是從大數據中找到線索，而不是理解這些數據，並得出結論。 就好像深度學習能夠識別出照片中的一隻貓，但它不能“說出”貓的鬍鬚、眼睛等具體信息，只能給出模棱兩可的答案，甚至有可能將印有小貓圖案的毛毯誤認爲一隻貓。 購買前請以購買當時銷售頁面資料為準自行判斷，該等資訊亦不得作為向第三人為任何主張之依據，包括但不限於：主張市場上有其他更優惠價格之補償或其他請求。
與此同時，英特爾也聲稱，世界上大多數的推理工作負載，仍將運行在基於至強處理器的平臺上。 深度學習技術以及其他機器學習技術已經大大提高了AI的聲音識別和圖片分類能力，並應用在越來越多的領域。 近日，英偉達CEO黃仁勳在東京發佈最新一代專用於機器學習和數據推理的CPU Tesla T4。 同時，英偉達表示，谷歌將率先將新款T4 GPU推向其雲平臺。 同年 10 月份，Colab 免費提供 TPU 算力了，它提供 8 個核心的免費算力，即 4 塊 teslat42025 TPU 芯片。 T4 提供革命性的多精度推理性能，以加速現代人工智能的各種應用。
teslat4: Colab 免費提供 Tesla T4 GPU，是時候薅羊毛了
T4 封裝在節能的小型 70 瓦 PCIe 中，而 K80 當時的能耗達到了 300W，所以 T4 的效率高了很多。 如下展示了 T4 和 V100 之間的差別，T4 支持多精度加速，確實非常適合做推理，以後將預訓練模型放在 Colab 上也是極好的。 鑑於當前英特爾佔有全球約96%的服務器市場，這種說法還是相當可信的。
- T4 提供革命性的多精度推理性能，以加速現代人工智能的各種應用。
- 與此同時，Colab 也開始支持 TensorBoard，只需要使用魔術命令符「%」就能可視化訓練過程。
- T4內置了320個張量核心，這就讓其數據吞吐量疾速增長，峯值達到260 TOPS（精度INT4) 。
- 作爲全球三大芯片巨頭之一，推理對於英偉達而言，一點也不陌生。
- 比如，在語音識別模型DeepSpeech 2上，T4比P4的5倍還要快；在神經網絡翻譯模型GNMT上，T4的速度接近P4的4倍；在圖像識別模型ResNet-50上，T4也接近P4的3倍。
不過雖然 K80 這種古董級的 GPU 也能提供可觀的算力，但我們發現用於試驗模型越來越不夠用了。 尤其最近的 Transformer 或 GPT-2 等複雜模型，不是訓練迭代時間長，就是被警告顯存已滿。 在這個市場上，作爲老牌巨頭，英特爾憑藉的，是其在服務器市場的先發優勢。 而低成本、低功耗的推理加速器，如 Tesla T4，將對其發起每瓦特性能的巨大挑戰。
teslat4: 機器之心
在衆多 GPU 中，T4 是運行推理工作的很好選擇，儘管我們在 Colab 中大多都用於訓練。 T4 在 FP16、INT8 和 INT4 的高性能特性讓你能實現靈活的準確率/性能權衡，並運行大規模模型推理過程，而這些在其它 GPU 上很難做到的。 T4 的 16GB 顯存支持大型機器學習模型，在圖像生成或機器翻譯等耗顯存的任務中，Colab 能運行地更流暢了。 T4 GPU 適用於許多機器學習、可視化和其它 GPU 加速工作負載。 V100 GPU 憑藉其高性能計算、Tensor Core 技術和 16GB teslat4 大顯存，能支持較大的機器學習模型，已成爲在雲端訓練機器學習模型的主要 GPU。
而 T4 以更低的成本支持所有這些，這使得它成爲擴展分佈式訓練或低功率試驗的絕佳選擇。 T4 擁有 2560 個 CUDA 核心，對於我們在 Colab 試驗模型已經足夠了。 谷歌計算引擎上的機器學習推理性能高達 4267 張圖像/秒，而延遲低至 1.1 毫秒。 但考慮到 T4 的價格、性能、全球可用性和高速的谷歌網絡，在計算引擎上用 T4 GPU 運行產品工作負載也是一個很好的解決方案。
teslat4: 推理工作負載將成爲芯片廠商爭奪的熱門市場
並且，最近，英特爾還宣佈在2017年爲AI工作負載銷售了10億美元的處理器。 ※ 本服務提供之商品價格 、漲跌紀錄等資訊皆為自動化程式蒐集，可能因各種不可預期之狀況而影響正確性或完整性， 僅供使用者參考之用，本服務不負任何擔保責任。 例如與 GitHub 私有庫連接、提供交互式 TF 教程、以及文本圖像預覽等等。 再加上現在提供 Tesla T4，Colab 也許會越來越好用，在上面開源的實現、項目、教程也會越來越多。 與此同時，Colab 也開始支持 TensorBoard，只需要使用魔術命令符「%」就能可視化訓練過程。 看到這條信息，小編也是挺激動的，終於有了更強大的免費算力，我們馬上在 Colab 上查看 GPU 的使用情況。
teslat4: 功耗更低，速度更快的Tesla T4
除了芯片以外，英偉達還將提供圍繞T4的一系列技術，如用於優化深度學習模型的 TensorRT 軟件，包括 TensorRT 推理服務器。 TensorRT 是一個高度集成化的數據中心推理微服務，可以無縫插入現有的 Kubernetes 設施中。 現在，快來試試 Colab teslat42025 吧，這種免費算力不用豈不可惜？ 其實自從一年多前谷歌發佈 Colab，它就已經吸引了非常多研究者與開發者的目光。 可能最常見的方法就是薅谷歌的羊毛，不論是 Colab 和 Kaggle Kernel，它們都提供免費的 K80 GPU 算力。
teslat4: 機器之心
如下我們看到 Colab 現在確實使用的是 Tesla T4 GPU，而且顯存也達到了 16 GB，比以前 K80 12GB teslat4 的顯存又要大了一圈。 據悉，AMD 也即將推出用於深度學習的 7nmRadeon Instinct GPU，谷歌也在積極開發自研的定製芯片，如 TPU。 然而，令人詫異的是，Tesla T4的功耗低的不可思議，整卡僅75W，無需輔助供電。
teslat4: 推理工作負載將成爲芯片廠商爭奪的熱門市場
很多時候甚至不看文檔與教程，感覺和 Jupyter Notebook 一樣簡單，因此就直接上手了。 但是隨着該項目的不斷發展，很多問題都解決了，很多新特性都完善了，至少現在我們用起來真的很爽。 據悉，Tesla T4搭配TensorR T軟件組成的新平臺，主要面向AI應用，包括智能語音、翻譯、視頻、圖像、推薦等應用領域，號稱處理查詢的速度比僅採用CPU時快了40倍，同時延遲更低。
teslat4: Colab 免費提供 Tesla T4 GPU，是時候薅羊毛了
而核心規模更小、計算性能更低的RTX teslat42025 2070還要 W，顯然這塊卡在計算、功耗方面都做了特殊的優化！ 而決定T4算力增長的重中之重在於其圖靈架構裏的張量核心（Tensor Core）。 T4內置了320個張量核心，這就讓其數據吞吐量疾速增長，峯值達到260 TOPS（精度INT4) 。 作爲全球三大芯片巨頭之一，推理對於英偉達而言，一點也不陌生。 其第一款基於GPU的推理引擎是Tesla M4和Tesla M40，它們發佈於2015年。