Google анонсировала свой новый продукт Tensor Processing Unit, более известный как TPU, на конференции I/O Developers в прошлом месяце. TPU назван в честь программного обеспечения TensorFlow, которое он использует для своих программ машинного обучения.
Генеральный директор Google Сундар Пичаи заявил, что он обеспечивает на порядок лучшую производительность на ватт, чем все существующие чипы для задач машинного обучения. TPU потенциально может ускорить процессы машинного обучения, потребляя значительно меньше энергии.
Google подтвердил, что чип находится в разработке уже 2 года. Пичаи также сообщил, что чипы TPU использовались в компьютере AlphaGo, который победил Ли Седоля, чемпиона мира по го, в матче, получившем широкую огласку в марте. Это показывает приверженность Google заявлению «Отличное программное обеспечение сияет ярче всего с отличным оборудованием».
Интенсивные приложения
Брюс Дейли, главный аналитик тактической фирмы Tractica из Боулдера, штат Колорадо, сказал, что TPU может помочь заполнить растущий пробел, наблюдаемый в законе Мура, который уже давно диктует, что количество транзисторов в плотной интегральной схеме удваивается примерно каждые два года. Дейли также сказал: «Тот факт, что этот продукт использует TensorFlow, говорит нам о том, что у него есть приложения для машинного обучения и глубокого обучения».
Машинное обучение используется в различных приложениях, таких как анализ данных, программное обеспечение для перевода, а также распознавание голоса. Google заявил, что TPU обеспечил эквивалентный выигрыш для продвижения закона Мура на три поколения вперед, или примерно на семь лет.
TPU предназначен для приложений машинного обучения; чип более терпим к снижению точности вычислений, что приводит к необходимости меньшего количества транзисторов на операцию. Это приводит к возможности выполнять больше операций в секунду в кремнии и использовать более сложные и мощные модели машинного обучения и быстро применять эти модели, чтобы мы получали более интеллектуальные результаты с гораздо более высокой скоростью. Плата с TPU помещается в слот для жесткого диска в стойках центра обработки данных Google.
Уже используется
Машинное обучение придает привлекательность многим из самых любимых приложений Google. Более 100 команд разработчиков Google используют машинное обучение для работы над Inbox Smart Reply, Street View, системой сортировки результатов поиска RankBrain и многими другими приложениями. TPU теперь используется в облаке Google. Этот прогресс произошел в то время, когда все больше и больше приложений разрабатываются в облаке, что приводит к меньшему количеству проблем с настройкой и обслуживанием оборудования.
УрсХёльцле, старший вице-президент Google по технической инфраструктуре, заявил на конференции ввода-вывода, что TPU может дополнить процессы машинного обучения, но существует достаточно функций, требующих процессоров и графических процессоров, и новый продукт вряд ли заменит их.
TPU служит примером того, как быстро мы превратили исследования в практику. С первого протестированного кремниевого чипа команда Google установила TPU и запускала приложения со скоростью в течение 22 дней. Несмотря на то, что аппаратное обеспечение обновляется в последние годы, сам TPU может быть заменен в ближайшие годы. Машинное обучение изменило то, как разработчики создают интеллектуальные приложения, и мы рады видеть, как TPU воплощает эти возможности в жизнь.
Оригинал статьи опубликован по адресу: http://techttalks.com/tpu-googles-way-speed-machine-learning/
