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Tensor Processing Unit (TPU) ist ein anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreis (ASIC), der von Google für neuronale Netze und zur Beschleunigung von KI- und maschinellen Lern-Workloads entwickelt wurde. Diese Chips sind für das Training und die Inferenz von KI-Modellen optimiert, insbesondere für Tensorberechnungen. TPUs treiben Googles KI-gestützte Anwendungen wie Search, Photos, Maps und Gemini an und werden auch Drittanbietern über Google Cloud zur Verfügung gestellt.

Tensor Processing Units (TPUs) sind anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs), die von Google speziell zur Beschleunigung von Machine-Learning-Workloads und neuronalen Netzen entwickelt wurden. Sie wurden 2015 intern bei Google eingeführt und 2018 für Dritte als Teil der Cloud-Infrastruktur zugänglich gemacht. Das Unternehmen hinter den TPUs ist Alphabet Inc., ein amerikanischer multinationaler Technologiekonzern und die Muttergesellschaft von Google und mehreren ehemaligen Google-Tochtergesellschaften.

Tensor Processing Units (TPUs) sind anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs), die von Google speziell für maschinelles Lernen und neuronale Netze entwickelt wurden. Sie sind darauf ausgelegt, KI-Workloads zu beschleunigen, insbesondere für das Training und die Inferenz von Modellen. Google bietet TPUs nicht als eigenständige Hardware zum Verkauf an, sondern stellt sie über seinen Cloud TPU-Dienst als skalierbare Rechenressourcen auf der Google Cloud Platform zur Verfügung.