Главная » Архив меток: CPU

Архив меток: CPU

[Перевод] Почему TPU так хорошо подходят для глубинного обучения?

Тензорный процессор третьего поколения Он работает в нескольких основных продуктах Google, включая Translate, Photos, Search Assistant и Gmail. Тензорный процессор Google — интегральная схема специального назначения (ASIC), разработанная с нуля компанией Google для выполнения задач по машинному обучению. На конференции Google Next ‘18 мы объявили о том, что Cloud TPU v2 теперь доступен для всех пользователей, включая бесплатные пробные учётные ...

Читать далее »

[Перевод] С — не низкоуровневый язык

Ваш компьютер не является быстрой версией PDP-11 Привет, Хабр! Меня зовут Антон Довгаль, я С (и не только) разработчик в Badoo. Мне попалась на глаза статья Дэвида Чизнэлла, исследователя Кембриджского университета, в которой он оспаривает общепринятое суждение о том, что С — язык низкого уровня, и его аргументы мне показались достаточно интересными. Обе эти уязвимости эксплуатировали спекулятивное выполнение инструкций процессорами и ...

Читать далее »

Проектирование процессора (CPU Design) LMC

Часть IЧасть IIЧасть III Это полная версия предыдущей статьи. Спроектируем Little Man Computer на языке Verilog. Статья про LMC была на Хабре. Online симулятор этого компьютера здесь. Данные загружаются в ОЗУ из data_in по адресу adr при поступлении тактового сигнала clk. Напишем модуль оперативной памяти (ОЗУ), состоящий из четырех (ADDR_WIDTH=2) четырёхбитных (DATA_WIDTH=4) слов. module R0 #(parameter ADDR_WIDTH = 2, DATA_WIDTH ...

Читать далее »

[Перевод] Пришло время для открытых и свободных процессоров?

Раскрытие уязвимостей Meltdown и Spectre снова привлекло внимание к багам на аппаратном уровне. Многое сделано для улучшения (всё ещё слабой) безопасности нашего программного обеспечения, но всё напрасно, если оборудование даёт сбой. Процессоры в наших системах по-прежнему, в основном, проприетарные и уже преподнесли ряд неприятных сюрпризов (например, в движке Intel Management Engine). Поэтому встаёт естественный вопрос о переходе на железо open-source, ...

Читать далее »

Эффективные методы сжатия данных при тренировке нейросетей. Лекция в Яндексе

Не так давно в Яндекс приезжал Геннадий Пехименко — профессор Университета Торонто и PhD Университета Карнеги-Меллон. Он прочитал лекцию об алгоритмах кодирования, которые позволяют обходить проблему ограничения памяти GPU при обучении глубоких нейронных сетей. [embedded content] — Я вхожу в несколько групп Университета Торонто. Одна из них — Computer Systems and Networking Group. Есть еще моя собственная группа — EcoSystem ...

Читать далее »