EfficientNet之类的新型模型的benchmark特别具有启发性，因为它们证明了AI的发展方向越来越倾向于IPU的专业架构，而非图形处理器的传统设计。

客户需要能够处理稀疏性以高效运行大规模模型的计算系统，而这正是Graphcore IPU所擅长的。在这种客户需求的趋势下，差距只会不断扩大。

Graphcore最新benchmark的发布与IPU-M2000和IPU-POD64系统向全球客户的推出时间刚好一致。一些早期发货的产品已经在数据中心安装并运行。

oHS: 详细信息

照明: Non-Illuminated

照明颜色: -

灯类型: -

安装风格: SMD/SMT

安装方向: Straight

工作力: 2.4 N

电流额定值: 50 mA

电压额定值 DC: 12 VDC

电压额定值 AC: -

端接类型: Leadless

系列: SKRW

封装: Cut Tape

封装: MouseReel

封装: Reel

商标: Alps Alpine

行程: 0.15 mm

产品类型: Tactile Switches

工厂包装数量: 10000

子类别: Switches

商标名: TACT Switch

单位重量: 467.500 mg

Graphcore用户现在可以利用Poplar SDK 1.4，包括全面的PyTorch支持。PyTorch已成为从事尖端AI研究的开发人员的首选框架，在更广泛的AI社区中也收获了大批的追随者，并且追随者的数量还在快速增长。

PapersWithCode的最新数据显示，在具有关联代码的已发表论文中，47%的论文使用了PyTorch框架。

额外补充的PyTorch支持，再加上Poplar对TensorFlow的现有支持，这意味着绝大多数AI应用程序现在都可以轻松部署在Graphcore系统上。

(素材来源：ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢）