快過 GPU 30 倍!Google 做了個 AI 專用的超狂晶片「TPU」

Google 一直以來都有在研發自己的晶片,根據 Google 自己的說法是:「啊我們平常都有一直在用別人的晶片啦,用著用著就想說自己來做好了」。

機器學習與人工智慧是目前的科技趨勢所向,兩者都需要耗費相當大的運算能力。發展的越快,晶片的處理速度要求就越來越高。

而 Google 自主研發的晶片 TPU(Tensor Processing Units),在去年 2016 的 I/O 大會上就曾首度亮相,不過一直沒有公開更多的細節。

近日在 Google 自家的部落格 上一次公佈了 更多的細節 ,甚至跟其他家的晶片來了一個小小的競賽。

晶片小競賽,還是大屠殺?

圖片來源:Google 部落格

根據 Google 所公布的小競賽,自家的 TPU 對比 CPU 與 GPU,在處理機器學習後段的表現情況, 比過往 CPU/GPU 的晶片組合快上 15-30 倍 (在本次競賽中使用的是 Intel Haswell 處理器與 Nvidia K80 GPU)。

值得注意的是,本次試驗並不適用於完整的機器學習訓練,而只專注在後半段。前半段以大量數據訓練 AI 神經元的部分仍以舊晶片處理

在功率方面也是處理中心必須要考慮到的環境,TPU 的效能消耗比也優於過往晶片組合的 30-80 倍

目前來說 Google 可能不會將 TPU 用於自家雲端業務以外的環境,意思是目前只有 Google 自己才能享受到領先群雄的晶片與處理速度。未來與 Google 雲端有相關業務合作的廠商與公司們,可以好好期待一下未來 TPU 帶來的爆發性處理速度。

參考資料來源》
Google Cloud Platform Blog: Quantifying the performance of the TPU, our first machine learning chip
TechCrunch: Google says its custom machine learning chips are often 15-30x faster than GPUs and CPUs
 頁首、頁中圖片來源:Google 論文

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