- 網路巨擘Google日前指出，該公司的Tensor處理器(TPU)在機器學習的測試中，以數量級的效能優勢超越英特爾(Intel)的Xeon處理器和Nvidia的繪圖處理器(GPU)。在一份長達17頁的報告中，Google深入剖析其TPU和測試基準顯示比目前的商用芯片更快至少15倍的速度，并提供更高30倍的效能功耗比(P/W)。
去年五月，Google宣布其ASIC設計是為了加快各種應用在其納米中心服務器的推論作業。現在，該公司將在今年6月的一場電腦架構大會中，透過一篇論文首度公開對于此芯片及其效
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Google TPU
- 這并不是Google在智能硬件領域的第一次嘗試了，回首以往的戰績幾乎是屢戰屢敗，那這次的創新能否成為領跑智能時代的契機呢?
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谷歌 TPU
- 從這篇論文里，Google 的 TPU 細節一覽無遺，然而 TPU 是為了 TensorFlow 自定義的，對一些 AI 芯片廠商來說，或許能從這篇論文里獲得一些靈感，但一味仿效可能得不償失。
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Google TPU
- 過去十五年里，我們一直在我們的產品中使用高計算需求的機器學習。機器學習的應用如此頻繁，以至于我們決定設計一款全新類別的定制化機器學習加速器，它就是 TPU。
TPU 究竟有多快?今天，聯合在硅谷計算機歷史博物館舉辦的國家工程科學院會議上發表的有關 TPU 的演講中，我們發布了一項研究，該研究分享了這些定制化芯片的一些新的細節，自 2015 年以來，我們數據中心的機器學習應用中就一直在使用這些芯片。第一代 TPU 面向的是推論功能(使用已訓練過的模型，而不是模型的訓練階段，這其中有些不同的特征)，
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- 無論谷歌在CPU方面有什么計劃，都會繼續研究特別適合于機器學習的芯片。要真正弄清哪些做法可行，哪些做法不可行，這可能需要花上幾年的時間，畢竟神經網絡本身也在不斷演變。
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