Google发表新TPU加速器VM，训练模型效能更好且使用成本更低

Google发布了最新的Cloud TPU虚拟机器，供用户以更简单的方式，存取云端TPU运算资源，新的Cloud TPU虚拟机器特色在于，让用户直接存取TPU主机，并且使开发者能在TPU上，使用TensorFlow、PyTorch和JAX进行开发和部署。

过去，用户只能远端存取Cloud TPU，通常必须要创建一个或是多个虚拟机器，并且使用gRPC以网络与Cloud TPU主机通讯，但在新的Cloud TPU虚拟机器中，用户不再以远端的方式存取Cloud TPU，而是能在每台TPU主机上，配置自己的互动式开发环境，因此用户可以在单一TPU虚拟机器中，逐行编写机器学习模型并且进行除错，也能依照需要使用Cloud TPU Pod扩展规模，与其他TPU高速互连。

用户拥有每个TPU虚拟机器的根存取权限，所以可以在TPU加速器中安装和执行任何程式，并且使用本地端储存，在输入的工作管线中自定义程式码，甚至是将Cloud TPU整合到研究和生产的工作流程中。

Google提到，这种全新的Cloud TPU系统架构，带来更简单和更灵活的使用方式，而且除了可用性的改善之外，也能提升效能，因为用户的程式码不需要在资料中心间往返，另外，用户还会看到明显的成本节省，由于过去用户需要额外创建一组强大的Compute Engine虚拟机器，来准备资料传送给Cloud TPU Pod切片中的远端主机，但现在可以直接在Cloud TPU主机上处理资料，因而消除额外虚拟机器的成本。

现在us-central1和europe-west4地区已经提供Cloud TPU虚拟机器预览，用户可以使用单个Cloud TPU装置，以及Cloud TPU Pod切片，并且选用TPU v2或TPU v3加速器硬件。