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更多的人工智能选项将出现在谷歌云中

时间:2018-08-09 11:00  编辑:眼爆科技

在2018年的下半年,谷歌宣布将Nvidia的Tesla P4 GPU作为一项云服务提供,这使的更多企业能够快速开始启动AI项目。

然而我想知道的是,谷歌是否能够从一个云服务领域的追赶着者变成真正有实力的竞争者。尽管,我觉得人工智能是亚马逊的次要领域之一,但它肯定也在努力缩小着这一差距。

各种规模的企业都在寻求云计算来提供执行人工智能和机器学习相关任务所需的基础设施。大多数组织,特别是那些刚刚开始AI / ML之旅的组织,也没有必要的基础设施或技能。这就是为什么这么多的公司转向云提供商来满足他们的人工智能需求的原因。

因此,现在所有主要的云提供商都将Nvidia的旗舰V100 Tensor核心图形处理单元(GPU)作为云服务来提供。与传统CPU相比,NVIDIA芯片的企业采用率有了大幅上升,因为其GPU非常适合AI / ML的需求,但是使用这种技术确实也需要一些新的技能。

谷歌是第一家提供Nvidia Tesla P4 GPU的云提供商

在上周举行的Google Next Cloud 2018活动中,该公司宣布它是第一家在美国和欧洲通过云提供Nvidia Tesla P4 GPU的云提供商。 P4 GPU的优势在于,在需要实时和高效时场合中,它非常适合用来进行AI推理。以下是企业如何最高效地利用GPU的几点建议。

实时推理的响应体验。在许多任务中,速度很重要。包括交互式语音、视觉搜索和视频推荐。随着人工智能模型的准确性和复杂性的增加,传统的CPU无法满足需要,而Tesla P4 GPU可以将延迟缩短一个数量级。

视频解码。Tesla P4具有专用的硬件加速解码引擎,可与GPU并行工作,使其能够实时转码和推断多达35个高清视频流。将深度学习集成到视频管道中可以让组织提供更智能的视频服务。

Tesla P4使用的推断引擎基于Nvidia的Pascal架构,它可以提高运行深度学习工作负载的服务器性能。但Google除了说它将“很快”进入其公共云之外,没有给出全面上市日期。

谷歌为边缘计算和AI提供了TPU,但封闭的系统可能会影响其推广

同样在Google Next Cloud 2018的活动中,谷歌对其最新的Tensor Processing Unit(TPU)及其TPU处于边缘计算时的应用做了一些说明。TPU可以被认为是一种小型的GPU,它可以将AI级的处理技术带到物联网设备、无人机和机器人等领域的最前沿。然而,谷歌TPU的一个问题是,它们是封闭的,只能在谷歌云平台上工作。而一年多来,NVIDIA实际上一直在出售其Jetson TX2 GPU,该产品正好也是为了解决了这一问题,实际上已经有一些公司提出了有趣的使用案例。

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