Our Taipei office will be Google’s largest AI infrastructure hardware engineering center outside of the U.S.

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In the latest Made by Google podcast episode, host Rachid Finge dives deep into our newest wearable, Pixel Watch 4, with product lead Francis Hoe. Rachid and Francis wal…

Ever wonder what it takes to build a phone a decade in the making?In the first episode of Season 8 Made by Google podcast, host Rachid Finge sits down with Venkat Rapaka…

本文探讨在无额外计算资源的情况下，大型语言模型（LLM）能力的提升。作者提出了一个分类框架，区分依赖计算与独立于计算的创新，结果表明，计算独立的创新在资源受限环境中显著提升了性能。

Model Architecture Design for Modern Hardware with Tri Dao

本研究提出了一种三层解耦架构，解决了大语言模型应用中的平台孤岛、硬件集成碎片化和标准化接口缺乏的问题，从而提升了应用效率，并为安全可扩展的AI部署提供了新视角。

Hardware.Info 是一个跨平台的硬件信息查询库，支持 Windows、Linux 和 macOS，能够获取电池、CPU、内存和存储等硬件信息，提供详细数据。尽管存在查询延迟和数据无效的问题，但可通过适当配置加以解决。

本研究将卡拉茨巴算法扩展至矩阵乘法，设计了高效的硬件架构，显著降低了额外加法复杂度，提高了深度学习加速器的性能。

Software-defined hardware is reshaping multiple industries as advances in AI enable new capabilities and dramatically reduce development costs.

本研究开发了MIDInfinite，一个可在普通硬件上实时生成音乐的应用，采用Anticipatory Music Transformer模型，每秒生成51个音符。

Apache TVM 是一个支持 CPU 和 GPU 的深度学习编译框架。本文介绍了如何通过张量化和调度原语 tensorize 来优化性能，具体展示了矩阵乘法的实现及调度过程，并强调了内联函数的定义与使用。最终，教程演示了如何利用 tensorize 实现高效计算调度。

本研究提出了一种基于tap重叠效应的时间域聚类均衡器（TDCE）新方法，用于解决光纤通信系统中的色散补偿算法的功率效率与计算复杂性之间的挑战。该方法通过并行化和内存管理等实施策略，在硬件复杂性和能效方面表现出色，与最先进的频域均衡器相比，节省了高达70.7%的能量和71.4%的乘法器使用。

这篇文章介绍了如何使用周杰的开源项目Sdcb.FFmpeg来实现视频录制功能。文章提供了代码示例和项目地址。

本文介绍了Humanoid Shadowing Transformer（HST）的低级控制策略。文章详细解释了HST代码的结构和各个部分的功能。其中，PPO类是HST的核心部分，包括了初始化函数、测试模式函数、训练模式函数、动作选择函数、环境步骤处理函数、回报计算函数和更新函数。更新函数中包括了自适应KL惩罚的过程、计算代理损失和价值损失的过程以及梯度下降更新模型参数的过程。最后，文章提到了HIT部分，但未给出具体内容。

本文介绍了智能手机LCD屏幕的特点和控制接口，包括红绿蓝三颜色表示和不同的接口如8080接口和MIPI接口。MIPI接口分为MIPI-DBI、MIPI-DPI和MIPI-DSI三类。