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详解Google第二代TPU,既能推理又能训练,性能霸道|GoogleI/O2017

时间:2020-12-25 00:18
本文摘要:TensoFlow机器学习框架。由于谷歌在硬件和软件上的变革和构建,TensorFlow已经成为构建AI软件的领先平台之一。这种优化是谷歌大脑及其Deepmind子公司内部人才在AI领域领先的一部分原因。 芯片制造商NVidia的GPU完全支配了机器学习的市场,现在谷歌想通过专门设计作为训练神经网络的芯片来改变市场结构。亚马逊和微软公司通过自己的云服务获得GPU处理,但他们没有获得自定义的AI芯片。 但是谷歌也不能放心。因为短期竞争不会加剧。

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TensoFlow机器学习框架。由于谷歌在硬件和软件上的变革和构建,TensorFlow已经成为构建AI软件的领先平台之一。这种优化是谷歌大脑及其Deepmind子公司内部人才在AI领域领先的一部分原因。

芯片制造商NVidia的GPU完全支配了机器学习的市场,现在谷歌想通过专门设计作为训练神经网络的芯片来改变市场结构。亚马逊和微软公司通过自己的云服务获得GPU处理,但他们没有获得自定义的AI芯片。

但是谷歌也不能放心。因为短期竞争不会加剧。现在已经有几家公司,包括芯片巨头英特尔和很多创业公司,开发专业的AI芯片,有可能取代谷歌TPU。

首先,开发新芯片不能保证谷歌的顺利。为了TPU2.0,开发者必须自学构建和运营神经网络的新方法。在某种程度上是新的芯片,TPU2.0也为TensorFlow设计。

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Tensorflow是开源软件,但Torch和Caffe等类似的软件也有很多研究者。新硬件必须优化新软件,这需要很多时间。

Google发售TPU2.0的几周前,Facebook的AI研究负责人Yann将LeCun批评为市场不需要新的AI专用芯片。因为研究者已经熟悉GPU使用的必要工具。新的硬件意味着新的生态系统。

此外,谷歌云服务的顺利性不仅要考虑不同芯片的速度要考虑成本。因此,谷歌以比现有GPU服务更低的成本获得TPU服务,就不会获得更普遍的用户基础。

谷歌本身当然不用于新的TPU系统,但也不用于对外开放其能力。谷歌的反应是,芯片必须出售,而不是通过新的云服务(年底前发表)获得,任何开发者都可以用于新的处理器的计算能力。

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谷歌也声明了开源模式的承诺,不同意发表研究结果的研究者有可能获得TPU资源,进入源代码。他还敦促开发人员重新加入TensorFlow,ResearchCloud计划,免费获得1000台TPU。

新的TPU速度优势认为没有更多的研究人员,但AI研究必须在很多硬件上普遍试错。因此,谷歌不想免费获得计算资源对世界AI研究者来说是有益的。当然,这对谷歌也有益。

照片来自WIRED和THEVERGE(公共编号:)原始文章,允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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