<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Google Cloud on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/google-cloud/</link><description>Recent content in Google Cloud on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Mon, 04 May 2026 11:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/google-cloud/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>TPU от Google: как работают чипы для самых тяжёлых задач ИИ</title><link>/translations/google-tpu-kak-rabotayut-chipy-dlya-ii/</link><pubDate>Mon, 04 May 2026 11:00:00 +0300</pubDate><guid>/translations/google-tpu-kak-rabotayut-chipy-dlya-ii/</guid><description>&lt;h1 id="tpu-от-google-как-специализированные-чипы-тянут-всё-более-тяжёлые-задачи-ии"&gt;TPU от Google: как специализированные чипы тянут всё более тяжёлые задачи ИИ&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Когда вы задаёте вопрос Gemini, ищете что-то в Google или обрабатываете фотографии в Google Photos — за кадром работают особые процессоры, созданные специально для искусственного интеллекта. Их название — &lt;strong&gt;TPU&lt;/strong&gt; (Tensor Processing Unit, процессор для тензорных вычислений). За последнее десятилетие они прошли путь от экспериментального внутреннего инструмента до одной из самых мощных AI-инфраструктур в мире.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Разберёмся, что это такое, как они устроены и почему сегодня TPU становятся стандартом для самых требовательных задач ИИ — от обучения огромных языковых моделей до работы тысяч автономных AI-агентов.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>