1分钟看懂TPU！谷歌内部技能深度揭秘！

  旗帜生活在一个技能推进整个文明柱石的年代。可是，尽管具有一切光辉的创造和技能进步，今日国际比以往更倾向于速度和敏捷性。旗帜现已从传统的有线拨号互联网衔接转移到第四代无线网络。光纤的广泛散布使得衔接到互联网并以快速的速度拜访数据成为可能。相同，当涉及到处理器和GPU时，旗帜现已从仅包含6000个晶体管的传统8位8080微处理器芯片改变为时钟速度高达1.7 GHz的最先进的Octa中心处理器。嗯，这必定提高了行将推出的技能的规范。

  作为国际抢先的技能抢先公司之一，谷歌推出了高速定制机器学习芯片Tensor Processing Units（TPU），然后提高了规范。这些芯片开端是在2016年5月由该公司进行的 I/O 开发者大会上推出的。但谷歌对TPU的了解并不多，原因很明显。可是，该公司最近发布了一篇文章，其间包含对TPU的深入分析。您能够阅览该论文以取得具体摘要。在这篇博客中，旗帜将向您展现Google提醒的芯片的首要亮点。

  Tensor Processing Units或TPU是由Google规划的定制机器学习芯片，用于成功履行其惯例机器学习作业负载。 谷歌现在正致力于施行这些TPU，而不是运用CPU，GPU和两者的组合，据称这些TPU比规范CPU和GPU快15-30倍。 此外，在功耗方面，这些芯片的TeraOps /瓦特高出30到80倍。

  谷歌泄漏，该公司并不知道公司的额定硬件资源能够像TPU起死回生有用和强壮。早在2006年，该公司就开端寻觅新的方法来有用使用其过多的硬件资源，包含GPU，FPGA芯片和ASIC。在未来几年内，Google Datacenters进行了很多试验。可是，首要的改变产生在2013年，其时DNN越来越受欢迎，并且在未来几年它应该会更大。谷歌揣度，假如产生这种状况，公司可用的硬件资源将不足以满意增强的核算要求。就在那时，公司开端着手一个高优先级项目，规划一系列定制ASIC芯片，以更低的功耗和更快的速度处理更多的使命。这些定制ASIC芯片被谷歌称为“Tensor Processing Units”。

  TPU芯片旨在用于处理其内部操作，以便经过先进的机器学习算法为用户改善其云渠道。尽管谷歌现在不太可能在其自己的云渠道之外推出TPU，但它的确展现了通向国际的路途并为新创造铺平了路途。

  2016年5月的谷歌I/O大会，谷歌初次发布了自主规划的TPU，2017年谷歌I/O大会，谷歌宣告正式推出第二代TPU处理器，在本年的Google I/0 2018大会上，谷歌发布了新一代TPU处理器——TPU 3.0。TPU 3.0的功能比较现在的TPU 2.0有8倍提高。

  在7月份的Next 云端大会，谷歌又发布了 Edge TPU 芯片抢攻边际核算商场。尽管都是 TPU，但边际核算用的版别与练习机器学习的 Cloud TPU 不同，是专门用来处理AI猜测部分的微型芯片。Edge TPU能够自己运转核算，而不需要与多台强壮核算机相连，因而应用程序能够更快、更可靠地作业。它们能够在传感器或网关设备中与规范芯片或微控制器一起处理AI作业。回来搜狐，检查更多