Google開放TPU租用 預期提升AI應用與發展

2018.02.13 04:26PM
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Google預計將開放TPU租用,提供各類深度學習單位使用,預期可提升業界的AI應用發展。

Google在去年推出第二代客製化TPU (Tensor Processing Unit)處理器,並且應用在TensorFlow Research Cloud服務且開放申請使用之餘,事實上並未直接提供租用TPU運算資源。而在稍早聲明裡,Google表示將以少量形式向Google Cloud雲端服務用戶提供TPU運算資源租用服務,並且以每小時6.50美元價格提供使用。

相比多數深度學習加速器是以多組繪圖卡或多組處理器建構而成,Google從2016年推出第一款客製化TPU處理器,到去年推出的第二代規格,幾乎去除深度學習等應用非必要的I/O埠等設計,強調加入更高邏輯推理效率與深度學習應用,同時件構成的每組Cloud TPU約可發揮180TFLOPS運算效能表現。

Google表示,相比採用32張現行最好的商用GPU構成加速學習模式仍須花費一天左右訓練時間,透過第二代TPU設計僅需體積僅為八分之一大小的單一機架叢集 (Pod)以一個下午時間即可完成訓練。

而在去年宣布推出第二代TPU設計時,Google也同步宣布推出以1000組Cloud TPU運算叢集構成的TensorFlow Research Cloud服務,並且將以免費形式開放各類深度學習研究申請使用。而在稍早對外聲明終,才確定將以少量形式向Google Cloud雲端服務用戶提供TPU運算資源租用服務,並且以每小時6.50美元價格提供使用,讓用戶端能依照自身需求藉由TPU運算能力進行快速推演、學習。

對外開放租用TPU運算資源,意味Google將使雲端服務用戶能有更多選擇,不一定僅能仰賴NVIDIA、AMD或Intel等廠商提供顯示卡與處理器,同時整體建置成本也能相對降低許多,同時獲得更快的運算效能。

不過,從先前不少對於深度學習應用模式,導入TPU的運算效率雖然可以很快,但不見得能帶來最大優勢,最主要還是看學習模型與實際應用,並不見得透過繪圖卡、處理器進行運算的學習模式就不好,畢竟以TPU的設計來看,僅能以TensorFlow學習模型進行訓練。

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