谷歌拥有一个新的芯片，使机器学习方式更快

通过创建自己的自定义芯片，谷歌对其机器学习系统的速度进行了大跃进的速度，它已经使用了一年多。

该公司被传闻一直在设计自己的芯片，部分地依据近年来的职位广告。但直到今天，它一直在很大程度上保持良好的努力。

它将芯片称为张量处理单元或TPU，以其为其机器学习程序使用的TensorFlow软件命名。在博客文章中，Google工程师规范Jouppi将其作为加速器芯片，这意味着它速度加快了特定的任务。

在其I / O会议上周三，首席执行官Sundar Pichai表示，TPU规定了每个瓦特的数量级，而不是现有的机器学习任务芯片。它不会取代CPU和GPU，但它可以加速机器学习过程，而不会耗费更多的能量。

由于机器学习在所有类型的应用程序中更广泛地使用，从语音识别到语言翻译和数据分析，具有速度速度这些工作负载的芯片对于维持进步的步伐是至关重要的。

随着摩尔法的速度减缓，减少了每一代新一代处理器的收益，使用加速器进行关键任务变得更加重要。谷歌表示，其TPU提供了等效的收益，以便将Moore的法律转向三代，或大约七年。

TPU在Google“S云上的生产中使用，包括为RankBrain搜索结果排序系统和Google语音识别服务供电。当开发人员支付使用Google语音识别服务时，他们“重新使用其TPU。

谷歌的技术基础设施高级副总裁UrsHölzle在I / O的新闻发布会上表示，TPU可以增强机器学习过程，但仍有需要CPU和GPU的功能。

他说，谷歌开始大约两年前开发TPU。

现在，谷歌拥有数以千计的芯片。它们“重新能够适应用于Google数据中心机架中的硬盘驱动器的相同插槽，这意味着该公司可以轻松地部署更多的设备如果需要。

然而，现在，Hölzle说，他们还需要在每个机架中拥有TPU。

如果谷歌可能赢得“t的一件事，它将TPUS销售为独立的硬件。据问问了这种可能性，谷歌企业主席黛安格林表示，公司不规划卖给其他公司的使用。

其中一部分与应用程序开发的方式有关，开发人员仅在云中构建越来越多的应用程序，并且不想担心管理硬件配置，维护和更新。

另一种可能的原因是谷歌只是希望让竞争对手进入筹码，这可能花了很多时间和金钱发展。

我们不知道TPU最好使用什么。分析师Patrick Moorhead表示，他预计该芯片将用于推感，机器学习操作的一部分不需要灵活性。

现在，这是谷歌所说的。我们仍然知道哪家芯片制造商正在为谷歌建造硅。Holzle表示，该公司将在纸上透露更多关于芯片的碎片。