# альты / # биткоин / # блокчейн / # биржи / # ICO / # события / # регулирование / # тренды / # финансы / # Украина / # Россия # World news

Google разработала мобильный процессор с тензорными ядрами для машинного обучения


Компания Google анонсировала смартфоны Pixel 6 и Pixel 6 Pro, оснащенные однокристальной системой собственной разработки Tensor SoC с тензорными ядрами.









So excited to share our new custom Google Tensor chip, which has been 4 yrs in the making (📎 for scale)! Tensor builds off of our 2 decades of computing experience and it’s our biggest innovation in Pixel to date. Will be on Pixel 6 + Pixel 6 Pro in fall. https://t.co/N95X6gFxLf pic.twitter.com/wHiEJRHJwy

— Sundar Pichai (@sundarpichai) August 2, 2021




По словам представителей компании, чипсет может обрабатывать наиболее мощные модели искусственного интеллекта и машинного обучения. Они подчеркнули, что начиная с запуска первого поколения смартфонов разработчики внедряли функции на базе ИИ, такие как HDR+ и Night Sight для достижения высокого качества фотоснимков.





«Вы увидите новые возможности камеры, распознавания речи и многих других функций Pixel 6», — сообщил старший вице-президент по устройствам и услугам Google Рик Остерлох.





Он добавил, что новый чипсет оснащен ядром безопасности Titan M2, который сделает Pixel 6 «самым безопасным смартфоном на аппаратном уровне».





Pixel 6 и Pixel 6 Pro. Данные: Google.




Оба устройства оснащены металлической рамкой и стеклянной задней панелью.





Pixel 6 оборудован 6,4-дюймовым экраном с разрешением FullHD+, а старшая модель получила 6,7-дюймовый дисплей с изогнутыми краями и разрешением QHD+.





Дополнительные детали, дату выхода и стоимость смартфонов компания объявит на специальном мероприятии, которое состоится осенью 2021 года.





Напомним, в мае Google на конференции для разработчиков I/O представила тензорный процессор TPUv4, предназначенный для облачных вычислений.





В июне исследователи из Google Research сообщили, что использовали обучение с подкреплением для ускорения создания чипов с нескольких месяцев до шести часов.





Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!