अब हम जानते हैं कि पिक्सेल 6 वास्तविक है, और इसका नाम Google का अपना SoC होगा "टेन्सर" एक फोन को और अधिक पिक्सेल-ईश बनाने वाली सभी चीजों को शक्ति प्रदान करता है। पहला भाग बहुत अच्छा है - पिक्सेल 6 निश्चित रूप से उस फ्लैगशिप पिक्सेल फोन की तरह दिखता है, जिससे बहुत से लोग चिंतित हैं, और हाँ, मुझे भी एक चाहिए। लेकिन इसके बारे में Google की अपनी चिप ऑनबोर्ड होना और भी बड़ी बात है।
Pixel 6 फ्लॉप हो सकता है, या यह इनमें से एक हो सकता है सबसे अच्छा एंड्रॉइड फोन उपलब्ध। हम इसके बारे में तब तक ज्यादा नहीं जान पाएंगे जब तक हम एक पर हाथ नहीं डाल लेते। लेकिन Tensor चिप इस पर बहुत अधिक सवार है क्योंकि Google को इससे बहुत उम्मीदें हैं। यदि स्मार्टफोन की मांग की सभी चीजों को करने में सफल होता है, तो टेंसर एक बड़ी सफलता होगी जिसका अनुकरण बहुत कम कंपनियां कर सकती हैं।
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लेकिन Pixel 6 के बारे में काफी है। चलो Tensor नाम के बारे में बात करते हैं क्योंकि यह फ़ोन हार्डवेयर के लिए अब तक के सबसे Google-y नाम के बारे में है। एक कंपनी के रूप में Google से अपरिचित किसी व्यक्ति के लिए और अन्य सभी चीजें जो वह करता है, चिप को कॉल करना टेंसर बहुत गूंगा है। एक टेंसर एक मांसपेशी हो सकती है जो शरीर के दूसरे हिस्से को फैलाने के लिए तनावग्रस्त हो जाती है। हम सभी के पास हमारे कान और मुंह जैसी जगहों पर होते हैं। दिलचस्प बात यह है कि टेंसर भी है
एक कंपनी जो स्केटबोर्ड के पुर्जे बनाती है. यह एक अमूर्त तत्वमीमांसा वस्तु भी है जिसका उपयोग परिभाषित बहुरेखीय अवधारणा को व्यक्त करने के लिए किया जाता है जब इसे बहुत ही नीरद में लागू किया जाता है शिकार करना अच्छा होगा-स्तर का गणित। अनुमान लगाएं कि Google वास्तव में किस परिभाषा को पसंद करता है?
स्रोत: गूगल इतने सारे टेंसर।
ऐसा इसलिए है क्योंकि इन विशेष रूप से जटिल गणित का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए भी किया जा सकता है, और Google AI के बारे में हर एक चीज़ को पसंद करता है - यहाँ तक कि बुरे हिस्से भी। Google ने इसका नाम भी रखा प्रथम चिप का आविष्कार किया टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट. हां, यह कंप्यूटर को पावर देने वाली पहली Google चिप नहीं है, और यह टेंसर नाम की पहली चिप भी नहीं है।
यह पहली Google Tensor चिप नहीं है।
अधिकांश कंपनियां एआई गणना और मशीन लर्निंग के माध्यम से करती हैं जिसे के रूप में जाना जाता है तंत्रिका जाल. मेरे पास हमारे शरीर के अंदर एक तंत्रिका नेटवर्क क्या है, इसकी एक अल्पविकसित समझ है, और मैं केवल यह जानता हूं कि वे मौजूद हैं और एक इनपुट और एक आउटपुट के बीच में बैठते हैं। इसलिए, उदाहरण के लिए, यदि आप चाहते हैं कि आपका हाथ हिले और किसी चीज़ को पकड़ ले, तो वह हिलता है और चीज़ों को पकड़ लेता है।
कंप्यूटिंग तंत्रिका नेटवर्क एक ही काम करते हैं: वे एक या एक से अधिक इनपुट लेते हैं, उन्हें प्रक्रियाओं के एक सेट के माध्यम से चलाते हैं जो बीच में हैं और छिपा हुआ (जिसका अर्थ है कि केवल इनपुट कंप्यूटेशंस और आउटपुट पथ उन्हें एक्सेस कर सकते हैं), फिर किसी प्रकार के आउटपुट के माध्यम से परिणाम को घुमाएं। तो जब आप प्रोग्रामर के बारे में सुनते हैं जो बिल्लियों की तस्वीरें खिलाते हैं या चेन-लिंक बाड़ एक तंत्रिका नेटवर्क में, बीच में वे प्रक्रियाएं "सीखने" वाली हैं और उन्होंने जो सीखा है उसे "याद" रखेंगे।
पूरे तंत्रिका नेटवर्क को कुशलतापूर्वक करने के लिए, आपको सीखने की कक्षा बनाने की जरूरत है (पर्याप्त उद्धरण, हम सभी जानते हैं यदि आप अनुमान लगाने योग्य और सटीक चाहते हैं तो प्रोसेसर के कंप्यूटर वास्तव में नहीं सीख सकते हैं) परिणाम। एनवीआईडीआईए, इंटेल और एएमडी ने जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) के निर्माण में काफी समय और पैसा खर्च किया है। सही एआई त्वरक के रूप में कार्य करें, और हम देख सकते हैं कि पिछले कुछ वीडियो गेम ग्राफिक्स में भारी छलांग के साथ वर्षों। लेकिन, निश्चित रूप से, वे GPU कार भी चला सकते हैं या बिल्लियों या चेन-लिंक फेंसिंग की रेखाओं की पहचान कर सकते हैं।
Google का TPU केवल AI त्वरक के रूप में कार्य करने के लिए मौजूद है।
Google Google को पसंद करता है, इसलिए यह अपने साथ चीजों को एक कदम आगे ले जाता है टीपीयू. एक TPU का एक कार्य होता है: AI त्वरक के रूप में कार्य करना। आप Google क्लाउड साइटों में सर्वर रैक के अंदर उनमें से विशाल बैंक पाएंगे, जहां वे केवल संख्याओं को कम करने के लिए रहते हैं सही तरीके से ताकि इनपुट (एक सार डेटा सरणी के बाद से हम यहां सब कुछ प्राप्त कर रहे हैं) एक मूर्त उत्पादन कर सकते हैं आउटपुट वह आउटपुट गलत या सही हो सकता है, लेकिन केवल एक चीज जो वास्तव में मायने रखती है वह यह है कि हर बार एक ही डेटा को तंत्रिका नेटवर्क में फीड किया जाता है जहां टीपीयू क्लस्टर इसे संसाधित कर सकता है। जब तक आप परिणाम को पहचान नहीं लेते, तब तक आप अधिक डेटा फीड करके परिणाम को सही बनाते हैं।
हां, यह सुपर geeky है, और यहां तक कि हम में से सबसे बेवकूफ भी शायद यह सब नहीं समझते हैं। मुझे पता है कि मैं नहीं करता, लेकिन मैं समझता हूं कि यह कैसे काम करता है। सिद्धांत रूप में, वैसे भी। महत्वपूर्ण बात यह है कि हम सभी समझते हैं कि Google के लिए, Tensor शब्द का अर्थ AI और मशीन लर्निंग के लिए उपयोग किया जाने वाला हार्डवेयर है, और अन्य सभी परिभाषाएँ मायने नहीं रखती हैं। इसलिए कंपनी ने अपने स्मार्टफोन चिप का नाम Tensor रखा है।
हम आस-पास के अधिकांश विवरणों को नहीं जानते हैं गूगल टेंसर चिप, लेकिन हम एक बात जानते हैं - यह उन गणनाओं में वास्तव में अच्छा होने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो लाइव कैप्शन, फोटो एन्हांसमेंट और रीयल-टाइम अनुवाद कार्य जैसी चीजें बनाती हैं। Google ने वास्तव में इन चीज़ों की घोषणा एक में की थी ट्विटर पर हालिया पोस्ट. तो यह वास्तव में Pixel 6 को और अधिक Pixel-ish बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था। जब मैंने पहले कहा था तो मैं मजाक नहीं कर रहा था। हमें उम्मीद है कि यह अन्य सामान जैसे गेम खेलता है या वेब पर वास्तव में अच्छी तरह से सर्फ करता है, लेकिन क्या हम इस पर भरोसा कर सकते हैं जब यह किसी भी प्रकार के ऑन-डिवाइस एआई की बात आती है?
यदि आप Google हैं और आप मुख्य रूप से AI में अच्छा होने के लिए डिज़ाइन की गई एक स्मार्टफोन चिप बनाते हैं, तो आप इसे Tensor नाम देते हैं। लेकिन, हे - यह Google हिडन एब्सट्रैक्ट डेटा एरे न्यूरल नेटवर्क एक्सेलेरेटर से बेहतर है, है ना?
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