Google の Tensor Processing Unit (TPU) で機械学習が 30 倍速くなるメカニズム | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 5 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by 佐藤一憲, Staff Developer Advocate, Google Cloud Cliff Young, Software Engineer, Google Brain David Patterson, Distinguished Engineer, Google Brain Google 検索、ストリートビュー、Google フォト、そしてGoogle 翻訳。これらのサービスに共通するのは、いずれもニューラルネットワーク（NN）の計算処理の高速化のために Google の第一世代の Tensor Processing Unit (TPU) が用いられている点です。 Google の Tensor Processing Unit (TPU) が搭載された回路基板（左）と、 G
Google、「Google Now」などで採用の機械学習サービス「Cloud Machine Learning」公開
米Googleは3月23日（現地時間）、米サンフランシスコで開催のクラウド関連イベント「GCP Next 2016」において、「Cloud Machine Learning」を発表した。こちらから無料トライアルを申し込める。 同サービスはGoogleが昨年オープンソースで公開した機械学習ライブラリ「TensorFlow」をベースにしており、開発者はTensorFlowを使って定義したディープラーニングのモデルをGoogle Cloud Platformで展開できる。また、既に提供している「Google Cloud Vision API」や同日発表の「Google Cloud Speech API」などの各種APIを利用することで、機械学習機能を持つアプリを構築できる。 例えば、回帰モデルを使った変動予測金融サービスアプリや画像分類サービスなどが開発できる。Cloud Machine Lea
第1回 Google Cloud Platformの概要 | gihyo.jp
それぞれ特色豊かなサービスが提供されており、横に並べてみたものの厳密に言うとあまり競合していないサービスも多くあります。それぞれのサービスの詳細については第2回以降で詳しく解説します。 Google Cloud Platformの特徴 Google Cloud Platformの特徴はなんと言ってもGoogleの圧倒的な技術力です。Googleが自身のために開発・利用している技術をベースにすることで、機能的優位を産みだしています。 何度も引き合いに出してしまいますが、今やデファクトスタンダードとなったAWSの場合は背景に小売・流通の精神があり、ユーザ本位の展開でシェアを伸ばし今の地位を確立しました。サービスラインナップや拡張の方向性がとても優れているのがその現れです。 背景の異なる2社が競い合って、より便利に使いやすくなる方向で発展してくれることでしょう。 Google Cloud Pla
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