超级军网谷歌研发出Tensor Processing Unite人工智能芯片
来源：百度文库 编辑：超级军网 时间：2024/04/29 10:43:27
我们都知道，谷歌去年发布了TensorFlow深度学习开源库，最近，谷歌宣布研发了用于深度学习的芯片Tensor Processing Unite。
据知情人士说，TPU已经在谷歌的数据中心运行了一年时间，由于谷歌严守TPU的秘密，所以TPU一直不为外界所知。这位知情人士说，从目前的运行效果来看，TPU每瓦能耗的学习效果和效率都比传统的CPU、GPU高出一个数量级，达到了摩尔定律预言的七年后的CPU的运行效果。这位知情人士不无煽情的说，请忘掉CPU、GPU、FPEG吧。
如此看来，在深度学习方面，TPU可以兼具桌面机与嵌入式设备的功能，也就是低能耗高速度。
据报道，TPU之所以具有良好的机器学习能力，是因为这种芯片具有比较宽的容错性，这就意味着，达到与通用芯片相同的学习效果，TPU不需要通用芯片那样多的晶体管，不需要通用芯片上那样多的程序操作步骤，也就是说，相同数量的晶体管，在TPU上能做更多的学习工作。
但是，前边知情人士的煽情并非谷歌的本章，谷歌研发TPU的意图并要非取代CPU或者FPGE，谷歌认为，TPU是介于CPU和ASIC (application-specific integrated circuit：应用集成电路)之间的芯片。ASIC用于专门的任务，比如去除噪声的电路，播放视频的电路，但是ASIC是明显的短板是不可更改任务。通用CPU可以通过编程来适应各种任务，但是效率能耗比就不如ASIC。一如前边所言，在机器学习方面，TPU同时具备了CPU与ADIC的特点，可编程，高效率，低能耗。
我们都知道，谷歌去年发布了TensorFlow深度学习开源库，最近，谷歌宣布研发了用于深度学习的芯片Tensor Processing Unite。
据知情人士说，TPU已经在谷歌的数据中心运行了一年时间，由于谷歌严守TPU的秘密，所以TPU一直不为外界所知。这位知情人士说，从目前的运行效果来看，TPU每瓦能耗的学习效果和效率都比传统的CPU、GPU高出一个数量级，达到了摩尔定律预言的七年后的CPU的运行效果。这位知情人士不无煽情的说，请忘掉CPU、GPU、FPEG吧。
如此看来，在深度学习方面，TPU可以兼具桌面机与嵌入式设备的功能，也就是低能耗高速度。
据报道，TPU之所以具有良好的机器学习能力，是因为这种芯片具有比较宽的容错性，这就意味着，达到与通用芯片相同的学习效果，TPU不需要通用芯片那样多的晶体管，不需要通用芯片上那样多的程序操作步骤，也就是说，相同数量的晶体管，在TPU上能做更多的学习工作。
但是，前边知情人士的煽情并非谷歌的本章，谷歌研发TPU的意图并要非取代CPU或者FPGE，谷歌认为，TPU是介于CPU和ASIC (application-specific integrated circuit：应用集成电路)之间的芯片。ASIC用于专门的任务，比如去除噪声的电路，播放视频的电路，但是ASIC是明显的短板是不可更改任务。通用CPU可以通过编程来适应各种任务，但是效率能耗比就不如ASIC。一如前边所言，在机器学习方面，TPU同时具备了CPU与ADIC的特点，可编程，高效率，低能耗。
据知情人士说，TPU已经在谷歌的数据中心运行了一年时间，由于谷歌严守TPU的秘密，所以TPU一直不为外界所知。这位知情人士说，从目前的运行效果来看，TPU每瓦能耗的学习效果和效率都比传统的CPU、GPU高出一个数量级，达到了摩尔定律预言的七年后的CPU的运行效果。这位知情人士不无煽情的说，请忘掉CPU、GPU、FPEG吧。
如此看来，在深度学习方面，TPU可以兼具桌面机与嵌入式设备的功能，也就是低能耗高速度。
据报道，TPU之所以具有良好的机器学习能力，是因为这种芯片具有比较宽的容错性，这就意味着，达到与通用芯片相同的学习效果，TPU不需要通用芯片那样多的晶体管，不需要通用芯片上那样多的程序操作步骤，也就是说，相同数量的晶体管，在TPU上能做更多的学习工作。
但是，前边知情人士的煽情并非谷歌的本章，谷歌研发TPU的意图并要非取代CPU或者FPGE，谷歌认为，TPU是介于CPU和ASIC (application-specific integrated circuit：应用集成电路)之间的芯片。ASIC用于专门的任务，比如去除噪声的电路，播放视频的电路，但是ASIC是明显的短板是不可更改任务。通用CPU可以通过编程来适应各种任务，但是效率能耗比就不如ASIC。一如前边所言，在机器学习方面，TPU同时具备了CPU与ADIC的特点，可编程，高效率，低能耗。
我们都知道，谷歌去年发布了TensorFlow深度学习开源库，最近，谷歌宣布研发了用于深度学习的芯片Tensor Processing Unite。
据知情人士说，TPU已经在谷歌的数据中心运行了一年时间，由于谷歌严守TPU的秘密，所以TPU一直不为外界所知。这位知情人士说，从目前的运行效果来看，TPU每瓦能耗的学习效果和效率都比传统的CPU、GPU高出一个数量级，达到了摩尔定律预言的七年后的CPU的运行效果。这位知情人士不无煽情的说，请忘掉CPU、GPU、FPEG吧。
如此看来，在深度学习方面，TPU可以兼具桌面机与嵌入式设备的功能，也就是低能耗高速度。
据报道，TPU之所以具有良好的机器学习能力，是因为这种芯片具有比较宽的容错性，这就意味着，达到与通用芯片相同的学习效果，TPU不需要通用芯片那样多的晶体管，不需要通用芯片上那样多的程序操作步骤，也就是说，相同数量的晶体管，在TPU上能做更多的学习工作。
但是，前边知情人士的煽情并非谷歌的本章，谷歌研发TPU的意图并要非取代CPU或者FPGE，谷歌认为，TPU是介于CPU和ASIC (application-specific integrated circuit：应用集成电路)之间的芯片。ASIC用于专门的任务，比如去除噪声的电路，播放视频的电路，但是ASIC是明显的短板是不可更改任务。通用CPU可以通过编程来适应各种任务，但是效率能耗比就不如ASIC。一如前边所言，在机器学习方面，TPU同时具备了CPU与ADIC的特点，可编程，高效率，低能耗。
最近看见以为很厉害的股票大神，在这里推荐给大家
最近看见一位很厉害的股票大神，在这里推荐给大家
谷歌击败李世石的AlphaGO就使用了Tensor Processing Unit
最近，谷歌声称研发了人工智能芯片Tensor Processing Unit，同时谷歌承认，这款芯片早已经用在了谷歌的各项业务中，其中包括大名鼎鼎的AlghaGO，这只狗战胜了人类著名的围棋选手李世石，终结了围棋是人类最后的智能堡垒的神话。
去年谷歌公布了深度学习和深度神经网络算法开源库TensorFlow，现在谷歌承认，TPU就是为TensorFlow量身定制的芯片，就是为了在这个芯片上跑TensorFlow程序。
事实上，TPU已经在谷歌的数据中心运行了一年以上，参与了谷歌的许多核心业务，比如搜索业务中的排序。谷歌自称自己的排序使用了一种叫做RankBrain的算法，而在过去的一年里，TPU也在运行这个算法为谷歌进行搜索排序。还有谷歌地图中的街景展示，也使用了TPU。当然，最著名的就是上面所说的，让狗跑在上面攻陷了人类智能的最后堡垒。
不过耐人寻味的是，谷歌居然把TPU隐藏了一年多，直到前天才对外界公布。即使在狗战胜人类的最轰动的时刻，谷歌也绝口不说TPU。
最近，谷歌声称研发了人工智能芯片Tensor Processing Unit，同时谷歌承认，这款芯片早已经用在了谷歌的各项业务中，其中包括大名鼎鼎的AlghaGO，这只狗战胜了人类著名的围棋选手李世石，终结了围棋是人类最后的智能堡垒的神话。
去年谷歌公布了深度学习和深度神经网络算法开源库TensorFlow，现在谷歌承认，TPU就是为TensorFlow量身定制的芯片，就是为了在这个芯片上跑TensorFlow程序。
事实上，TPU已经在谷歌的数据中心运行了一年以上，参与了谷歌的许多核心业务，比如搜索业务中的排序。谷歌自称自己的排序使用了一种叫做RankBrain的算法，而在过去的一年里，TPU也在运行这个算法为谷歌进行搜索排序。还有谷歌地图中的街景展示，也使用了TPU。当然，最著名的就是上面所说的，让狗跑在上面攻陷了人类智能的最后堡垒。
不过耐人寻味的是，谷歌居然把TPU隐藏了一年多，直到前天才对外界公布。即使在狗战胜人类的最轰动的时刻，谷歌也绝口不说TPU。
透露的信息很少，看不出什么来
老黄家的GPU有压力了
除非针对ML出型号
除非针对ML出型号