|
5月18日凌晨，在一年一度的开发者I/O大会在加利福尼亚州的山景城开幕, Google CEO 在大会上正式公布了第二代TPU即Cloud TPU，浮点性能高出传统TPU 30倍，是谷歌自主研发的一种专为AI运算服务的高性能处理器，这将继续支撑Google最前沿的人工智能技术。 图片来自网络 机器学习的能力已经逐渐在消费级产品中体现出来，比如Google翻译几乎可以实时将英语句子变成中文，AlphaGo能以超人的熟练度玩围棋。所有这一切都要靠训练神经网络来完成，而这又需要计算能力。所以硬件越强大，得到的结果就越快。如果将每个实验的时间从几周缩短到几天或几个小时，就可以提高每个机器学习者快速迭代，并进行更多实验的能力。 第一代TPU于去年发布，它被作为一种特定目的芯片而专为机器学习设计，可以同时进行推理和训练，已经在为谷歌的各种机器学习应用提供支持，包括之前战胜李世石的 AlphaGo,是其预测和决策等技术的基础。 图片来自网络 第二代TPU最大的特色，是相比初代TPU它既可以用于训练神经网络，又可以用于推理，这既为推理阶段进行了优化，也为训练阶段进行了优化。初代的TPU只能做推理，要依靠Google云来实时收集数据并产生结果，而训练过程还需要额外的资源。在现场展示的一块 Cloud TPU 板图片上有 4 块芯片，每个设备可提供高达180 teraflops（每秒万亿次浮点运算）的浮点性能，和传统的GPU相比提升15倍，更是CPU浮点性能的30倍。而这些新的TPU被设计成可以连接到更大的系统。 Google称对这些新的TPU感到非常兴奋并希望能与世界分享这项技术，以便每个人都可以从中获益。用户可以将Cloud TPU与Skylake CPU，NVIDIA GPU以及我们所有其他基础设施和服务相结合，以构建和优化一个完美的机器学习系统，从而满足人们的需求。最重要的是，Cloud TPU通过TensorFlow（最受欢迎的开源机器学习框架）可以很容易地进行编程。Google宣布此系统已经全面投入使用，并且已经部署在了谷歌计算引擎平台上。它可用于图像和语音识别，机器翻译和机器人等领域。 Google正在创建TensorFlow研究云，这是一个由1000个Cloud TPU组成的集群，并声称会将这些免费提供给顶尖研究人员，并即将建立一个程序，来接受和评估一个以滚动的方式计算时间的应用程序。 未来人们将使用Cloud TPU来做些什么还很值得期待，但小易君在看到科技如此发展的同时，也会担心人工智能会发展到一个怎样的阶段，人工智能的崛起和机器学习又会对人类产生什么样的影响，大家和小易君拭目以待吧~ |
|
|
