谷歌TPU芯片：AlphaGo背后的神秘力量

谷歌CEO桑达尔•皮查伊(Sundar Pichai)在谷歌I O开发者大会上表示其张量处理单元(TPU)能将机器的学习能力提高三代。

据美国科技网站PC World 5月19日报道，谷歌CEO桑达尔•皮查伊(Sundar Pichai)在谷歌I/O开发者大会上表示其张量处理单元(TPU)能将机器的学习能力提高三代。

TPU一直是谷歌的秘密武器，皮查伊表示该芯片曾被用于驱动AlphaGo人工智能，后者打败了顶级围棋选手李世石。看来，TPU性能的优越性已经稍有体现了。

皮查伊没有就TPU的具体细节详细阐述，但其博客上提到谷歌已研究TPU超过一年时间，并发现TPU能为机器学习提供比所有商用GPU和FPGA更高量级的指令，这基本相当于7年后的科技水平。TPU是为机器学习应用特别开发的，以使芯片在计算精度降低的情况下更耐用，这意味每一个操作只需要更少的晶体管，可以构建更多精密且大功率的机器学习模型，并快速应用这些模型，使用户能得到更正确的结果。

过去一年，TPU得到了十分广泛的使用。“如果你使用云语音识别服务，它就会使用TPU的性能。如果你使用Android语音识别服务，它也会使用TPU的性能，”霍泽尔称。遗憾的是，谷歌不愿准确透露目前正在使用的TPU芯片数量，但强调公司会继续大量使用其他公司生产的传统中央处理器和图形处理器。而谷歌也并未披露哪家公司为其生产这些专门设计的芯片。

与此同时，谷歌云服务高级副总裁戴安•格林(Diane Greene)表示，谷歌没有计划向第三方出售这种专用芯片。谷歌TPU通过PCI-E协议连接至计算机服务器，可以快速提升人工智能软件的性能。霍泽尔称，这是谷歌首次尝试为人工智能任务设计专用硬件。他表示，随着人工智能市场的成熟，谷歌“很可能”为特定人工智能任务开发更多专用处理器。

不过，这并不代表CPU和GPU将会被淘汰。曾出席谷歌I/O开发者大会的分析师帕特里克•摩尔哈德介绍说，目前专用集成电路存在的问题是成本高，且耐用性差，因此谷歌才需要研制新芯片来解决这个问题。谷歌不会放弃传统的CPU和GPU，但是TPU会带来突破性的进步。

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