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Google本周三(5/18)首度對外證實該公司自行打造了名為Tensor Processing Unit(TPU)的客製化ASIC(Application-specific integrated circuit,特殊應用IC),且部署於Google內部各種機器學習應用的時間已超過一年。

TPU是Google專為機器學習所設計、也是針對TensorFlow機器學習系統所量身打造的客製化ASIC,早在一年多以前便部署於Google的資料中心,替機器學習應用帶來更好的效能功耗比。

Google分散式硬體工程師Norm Jouppi指出,機器學習是許多Google應用的基礎,從街景服務、Google Inbox智慧回覆到語音搜尋,目前已有超過100個Google團隊使用機器學習技術,然而,好的軟體必須搭配好的硬體,因此Google在多年前便著手展開秘密專案,自行打造適用於機器學習的客製化加速器。

專為機器學習應用設計的TPU對運算準確度有較高的容忍度,代表它每次的操作需要較少的電晶體,因此每秒可執行更多的操作,也能使用更複雜與更強大的機器學習模型,並加速各種模型的應用,以讓使用者快速得到更聰明的答案。

Jouppi說,搭載TPU的機板可安裝在Google資料中心機架的硬碟插槽上,從首個測試晶片到正式部署於資料中心只花了22天。

作為加速機器學習應用的TPU已被部署在RankBrain、Street View及AlphaGo等Google技術中,未來也將造福使用TensorFlow或Cloud Machine Learning的開發人員。Google並未打算對外銷售TPU。


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