Google展示机器学习芯片 设计团队实力可观办公家具
2022年10月11日
Google为了进一步强化机器学习能力,已秘密自行研发专用的张量处理器(Tensor Processing Unit, TPU)达数年之久。Google在2016年的Google I/O大会上首次对发表这款晶片,并指出这款专为机器学习设计的定制化芯片,在性能/功耗比方面遥遥领先现有解决方案七年,相当于三个摩尔定律 (Moore’s Law)周期。
Google执行长Sundar Pichai表示,专为机器学习应用设计的TPU,在性能/功耗比方面,比目前市场上的GPU、FPGA等产品明显高出一大截,是该公司在发展机器学习上的祕密武器。日前击败人类围棋高手的AlphaGo,就是在内建TPU的电脑上运作。
Google 杰出硬体工程师Norm Jouppi在Google官方部落格中揭露更多细节资讯。他表示,对Google而言,机器学习是许多应用服务的基础,例如街景、Inbox的智慧回信 功能及语音搜寻。但Google深知,优秀的软体在优秀的硬体上执行,成果将更加耀眼,因此Google在数年前便开始秘密研发自有的机器学习应用加速 器,而TPU就是该秘密计画的成果。
TPU是一款客制化的特定应用积体电路(ASIC),专为机器学习,特别是TensorFlow系统 所设计。TensorFlow是Google推出的开放原始码机器学习系统。该款晶片已经在Google自家的资料中心中使用超过一年,根据累积的实测结 果显示,其性能/功耗比大约比一般商用解决方案领先七年,相当于三个摩尔定律周期。
由于是专为机器学习设计,该晶片对运算精准度的需求较 为宽容,因此在执行运算时可以使用较少电晶体资源。故相较于一般解决方案,Google可以在自行开发的晶片上执行更多次运算,或使用更复杂的机器学习模 型。TPU采用客制化的主机板,透过硬碟插槽整合在资料中心的机架上。
值得一提的是,Google拿到第一片测试晶片后,仅花了22天就把该晶片安装到自家的资料中心理,执行各种应用程式。这显示Google的晶片设计团队已具有相当可观的技术实力。
对于机器学习领域,Google的目标是要维持其产业领先地位,并将创新成果带改客户。透过将TPU整合到自家的基础建设中,Google将可为机器学习开发者带来更强的应用加速效能。
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