Muy interesante el dato de las imágenes que se pueden llegar a procesar:
219,000 imágenes por segundo.
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Hoy en día estamos generando más datos que cualquier otro en la historia y no solo los utilizamos para uso personal. Actualmente interactuamos en texto, voz y vídeo.
Un teraflops es una unidad de velocidad de cómputo.
ResNet y TensorFlow utilizado para la clasificación de imágenes. Con un TPUv2 :
ResNet y TensorFlow con TPU v2 pod alpha:
Aportes 15
Preguntas 1
Muy interesante el dato de las imágenes que se pueden llegar a procesar:
219,000 imágenes por segundo.
Ahora entiendo porque se comienza a hablar de partículas subatómicas y computación cuántica, un futuro promisorio
Un TERAFLOP se refiere a la capacidad de un procesador para calcular un billón de operaciones de punto flotante por segundo (1’000,000,000,000 operaciones/seg).
Mega-FLOPS = MFLOPS = 10^6
Giga-FLOPS = GFLOPS = 10^9
Tera-FLOPS = TFLOPS = 10^12
La infrastructure puede ser muy complicada, mejor compra google jajajajaja
Consultando un poco el tiempo de la ley de Moore son 24 meses y no 18 meses
https://hardzone.es/reportajes/que-es/ley-de-moore/
Muy interesante todo esto de las TPU, la verdad desconocía todo lo que el imperio de Google ha creado y mejor aún seguirá creando y mejorando. Es genial!!
Crecimiento exponencial muy acelerado, estamos en la IA.
Muy interesante procesar mucha información en tan poco tiempo.
Mantener equipos que permitan trabajar efectivamente com ML es muy costoso para las empresas. Por eso utilizar servicios en la nube es apropiado, sobre todo cuando se trabaja con grandes cantidades de datos.
Hay que dejarle los fierros a los Ing. de DevOps y redes, jejeje.
Hoy se usa ML hasta para diseñar Hardware.
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