科學新知 深度學習 TensorFlow Google 介紹首款 TPU 特性，號稱比現階段 CPU 與 GPU 在深度學習領域有更強大的效能卻更省電 Google 在人工智慧開發一直不遺餘力，看的到的例如以 Alpha Go 擊敗世界圍棋高手、自動駕駛開發，在外界看不到的地方，例如圖文搜尋機制的背後都有人工智慧的影子，而使現代人工智慧能迅速發展的關鍵就是深度學習被廣泛使用；現階段能讓深度學習技術開花結果的關鍵是引進基於 CPU 搭配 GPU 或是加速器的異質運算技術，但 Google 已經著手往更高效率的方式邁進，稍早公布了他們首個專為深度學習開發的 ASIC 、" TPU "處理器的性能。 Google 早已在去年就公布了 TPU ，不過當時對於它的實際表現仍猶如五里霧中為得其全貌， TPU 的是為深度學習中最關鍵的 Chevelle.fu 8 年前
Google針對機器學習打造TPU客製化處理器 在此次Google I/O 2016主題演講中，Google執行長Sundar Pichai除再次強調基於機器學習的人工智慧系統如何改變人類生活之外，更宣布針對基於TensorFlow學習模型架構客製化設計的專屬處理器元件Tensor Processing Unit (TPU)，將能以更少的耗電量發揮更高運算效能，在此次正式發表前更已經在本身數據中心導入超過一年時間，同時在AlphaGo人工智慧系統內同樣透過此款處理器驅動演算效能。 在持續推行基於機器學習與TensorFlow學習模型的人工智慧系統，藉此透過巨量數據分析運算方式讓旗下服務更為精確，例如在Google Search查找更合乎解答 Mash Yang 8 年前
新品資訊 Google 網路開發年會 Google AI 機械神經網路 tpu Google I/O 2016 ：為驅動神經網路而生， Google 早已導入測試自行設計的 TPU 晶片 圖片來源： Wired雖然近期在談人工智慧與機械神經網路的硬體，多半是基於 GPU 異質運算或藉由 FPGA 的運算架構，不過處於技術領先地位的 Google 並不滿足於既有的方案，早就著手規劃基於 ASIC 的 Tensor Processing Unit ，簡稱 TPU ，並且大概在一年前就已經導入進行測試。Google 的 TPU 主板採用模組化設計，藉由金手指安裝到大數據機架上； Google 強調他們的 TPU 只為機械學習而生，故在架構上捨棄在這些應用不需要的結構，電晶體可大幅減少，能夠具備更好的每瓦效能。Google 自行開發人工智慧晶片，對於晶片開發商會是個相當大的惡夢，畢竟現 Chevelle.fu 8 年前
