Google：机器学习芯片TPU效能为GPU及CPU的15倍和30倍
Tensor Processing Unit board。
Google去年证实数年前开始为机器学习平台Tensor客制打造芯片Tensor Processing Unit (TPU)，Google再公布目前TPU的初步研发成果， 包括效能已经达到GPU及CPU的15及30倍。
Google本周在美国工程学院的一场研讨会中公布TPU的研发成效成果。 第一代TPU主要用于以训练好的模型（而非训练中的模型） 进行推断(inference)。目前在使用神经网络推断的AI运算任务中，TPU的效能是当代GPU和CPU的15到30倍，这款TPU能源效率也更好，每TOPS/Watt（即耗费每瓦特电力所执行的兆次运算）值比传统芯片大30到80倍。然而神经网络执行上述应用却仅需100到1500行TensorFlow程式码。(来源：Google)
Google硬件工程师 Norm Jouppi表示，自制TPU源自于6年前开始在更多产品实行成本高昂的深度学习模式时，这些模型运用衍生出的运算成本令他们感到担忧。若以人们每天使用Google语音搜寻仅短短三分钟，并以用深度神经网络来执行语音辨识系统这种需求来计算，花出的钱已足够多盖一座Google资料中心。
他表示，运用TPU有助于解决这类问题，同时可让Google以极快速度做出预测，实现不到一秒时间内回应的目标。目前Google TPU已经用在所有搜寻服务，为Google图片搜寻、Google Photos及Google Cloud Vision API提供准确的视觉模型, 此外也用在提升Google Translate的翻译品质，以及击败韩国棋王李世石的Google Deep Mind上。
Google去年击败韩国棋王李世石的AlphaGo，背后功臣就是由TPU计算的服务器机柜。(来源：Google)
