谷歌開放AlphaGo背後“最強芯片”：GPU遇最強對手
開放Cloud TPU，谷歌在人工智能的民主化上又進瞭一步。
谷歌Brain團隊負責人、谷歌Research Group資深院士，谷歌AI項目的“精神領袖”Jeff Dean剛剛在Twitter上連發 10 條博文，激動地宣佈瞭谷歌雲TPU機器學習加速器測試版已向外部用戶開放，價格大約是每小時6.5美元，目前數量有限。
Jeff Dean提到，谷歌已為那些想訪問高速加速器來訓練機器學習模型的人們，推出瞭 Cloud TPU的beta版。
TPU發佈於2016年5月，全名是張量處理器（Tensor Processing Unit，TPU），可以簡單的理解為是一款為機器學習特別定制的AI芯片，與谷歌諸多 AI 技術相匹配。
自從谷歌TPU推出，它已經逐漸進入到谷歌旗下的諸多AI服務上，根據Jeff Dean此前在東京一次研討會上介紹的信息，谷歌TPU已經存在於圖像搜索中、谷歌旗下的一軟應用中——Google Photo、Google Trans原木桌板工廠｜原木桌板工廠推薦late 等。
就連DeepMind AlphaGo擊敗圍棋大師李世乭，谷歌TPU也實木餐桌工廠｜實木餐桌訂製工廠是重要的核心部件。
因為CPU，GPU本身誕生的時間就更早，谷歌TPU是後來者瞭。根據知乎一位用戶的說法，GPU有多個流處理單元，對重復的浮點計算有高度的並行，因此對於AI這種編程框架，尤其是對圖形圖像的計算要快很多；而谷歌的TPU則是專門針對TensorFlow的框架做的體系結構，在做AI計算方面，它可以排除GPU裡面的其他部分，專門做AI需要的處理部件，所以TPU應該是針對AI計算最有效率的運算單元。
所以，從最開始使用CPU跑AI，到用NVIDIA GPU跑AI，再到如今專有的TPU AI芯片跑AI，就是專用場景優化的結果。而使用谷歌的TPU搭配Google Tensor Flow，一定程度上就是使用谷歌進行機器學習開發的最有效的利器。
為瞭讓更多的人可以避免花費昂貴的硬件價格，以及復雜的入門條件，谷歌相繼在軟件上開源AutoML框架以及在計算力上開放這次的谷歌雲TPU計劃，目的都是為瞭讓更多的人更好的利用到最新的AI技術。
谷歌在介紹頁面提到——Cloud TPU是谷歌設計的一種硬件加速器，旨在優化以加速和擴大使用TensorFlow編程的機器學習工作負載。
Cloud TPU使用四個定制化ASIC構建，單個Cloud TPU的計算能力達到180萬億次浮點運算，具備64 GB的高帶寬內存。這些板卡可單獨使用也可通過超快的專門網絡聯合使用以構建數千萬億次級別的機器學習超級計算機，我們稱之為“TPU pod”。今年稍後，我們將在GCP上提供更大型的超級計算機。
“我們設計Cloud TPU的目的是為TensorFlow工作負載提供差異化的性能，使ML工程師和研究者實現更快迭代。”
比如：不到一天的時間，你就可以在ImageNet上把ResNet-50模型訓練到75%的精度，成本不到200美元。
在人工智能研究上，大公司往往通過自研自用的方式降低研發成本，而小公司可能會直接選用更靈活的GPU技術開發人工智能。此前谷歌TPU僅僅架設在自傢的應用服務上，一定程度上，通過這種規模化的應用達到瞭自產自銷的作用。
為瞭釋放谷歌TPU的計算能力以及讓更多的人可以利用先進的TPU進行機器學習研究。如今，谷歌更簡便的Cloud TPU計劃在一定程度上進入瞭更小公司的視野中，側面在制約使用其他硬件技術，諸如購買GPU開發人工智能技術的發展，這也代表瞭谷歌在人工智能服務和雲服務上展現的不同的組合戰略思維。
Jeff Dean在Twitter上各種安利，比如——
通過谷歌Cloud VM，TensorF原木餐桌客製化｜原木餐桌客製化推薦low編程模型，它可以提供180 tflops的計算能力；
很多研究員和工程師都遇到機器學習計算受限問題，我們認為Cloud TPU將成為一個極好的解決方案。
擁有早期訪問權限的用戶看起來很開心。投資公司Two Sigma的CTO Alfred Spector說：“我們發現，將TensorFlow工作負載轉移到TPU上，極大降低瞭編程新模型的復雜性，並且縮短瞭訓練時間。”
共享出行公司Lyft軟件總監Anantha Kancherla說，“自從使用谷歌Cloud TPU，我們被它的速度驚呆瞭。以前需要花幾天的事情，現在幾小時就能完成。”
除此外，谷歌Cloud TPU在官方介紹網頁提到瞭各種技術支持項目，比如“傳統上，編寫超級計算機的程序需要專業度。而對於Cloud TPU而言，你可以使用高級TensorFlow API進行編程，我們開源瞭一系列參考高性能Cloud TPU模型實現，幫助大傢立刻上手。”
“之後，谷歌還會繼續開源其他模型。喜愛冒險的機器學習專傢可以使用我們提供的文檔和工具利用Cloud TPU自己優化其他TensorFlow模型。”
目前，Cloud TPU 最初在美國相關區域提供，價格是每小時6.5美元。Jeff Dean還提到，讓很多外部的用戶能夠利用到我們的Cloud TPU，是很多團隊共同努力的結果，包括谷歌雲、數據中心、平臺小組、谷歌大腦、XLA 團隊，和許多其他同事。
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