Google为机器学习定制的加速器：TPU（Tensor Process Unit）
2017-04-06 20:43:14
在机器学习领域，计算机的运算速度尤为重要。为此，Google 设计了为机器学习定制的加速器：TPU（Tensor Process Unit）。
相比传统芯片，TPU 在进行人工智能相关运算时速度可达 GPU 和 CPU 的 15 至 30 倍。同时，TPU 体积更小，内存容量更大，还实现了更低的能耗。
谷歌首次详细地介绍了这种芯片的相关信息。除了发表一篇有75位联合作者的论文《In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing UnitTM》外，谷歌资深硬件工程师Norman Jouppi刊文表示，相比类似的服务器级Intel Haswell CPU和NVIDIA K80 GPU，TPU的性能的确斐然：
1、在神经网络层面的操作上，处理速度比当下GPU和CPU快15到30倍；
2、在能效比方面，比GPU和CPU高30到80倍；
3、在代码上也更加简单，100到1500行代码即可以驱动神经网络；
同时谷歌还表示，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案。
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