Intel 怕了嗎?Google 發表 AlphaGo 秘密武器:TPU 處理器

忘了 CPU GPU FPGA 吧。Google 推出針對機器學習的 Tensor Processing Unit(TPU),並且可比摩爾定律中 7 年後的發展程度。
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忘了 CPU、GPU 和 FPGA 吧。Google 推出針對機器學習的 Tensor Processing Unit(TPU),並且可比摩爾定律發展三代的程度。

根據 PCWorld 報導,Google 執行長  Sundar Pichai 在星期四的 I/O 開發者大會上說到,「TPU 每瓦的數量級表現大大超越目前市面上的 GPU 和 FPGA 。」

TPU 就是 AlphaGo人機圍棋 大戰打敗李世乭九段的秘密武器。關於新的 TPU,Pichai 著墨不多,但同一天官方 部落格 的文章內則有更詳盡的說明。

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(Photo Credit: Google Cloud Platform Blog

「我們的數據中心已經使用 TPU 一年多,我們發現在機器學習上,TPU 每瓦的數量級表現較優。這個結果大約相當於把科技快轉了 7 年(摩爾定律的三代),」部落格寫道。「TPU 是專為機器學習打造的,因此對降低計算精準度的容忍度較高,也就是每次運作所需的電晶體較少。因此我們每秒可以在矽單元上塞進更多處理程序。我們能夠利用更複雜、更強大的機器學習模型,讓使用者更快得到更智慧的結果。」

部落格還提到,TPU 的體積不大,可以塞進資料中心的硬碟槽。目前已經應用於 RankBrain 搜尋演算和 Google 街景。

問題是,TPU 到底是什麼?根據分析師 Patrick Moorhead 向 PCWorld 表示,Google 透露的訊息相當少,他並不認為這可以取代 GPU 或 CPU。

「它做的事,比較像是重播,它本身並不會教或學會任何東西。」Moorhead 認為,TPU 是搭載了用大量 CPU 和 GPU 算出來的人工智慧演算法。

不過 Moorhead 也認同 Google 所謂 TPU 的表現幾乎將摩爾定律加速 7 年的說法,認爲這就像 ASIC(特殊應用積體電路)和 CPU 之間的關係。

ASIC  的程式碼是寫死的,專門用來做特定一件事,比如解碼特定格式的影片,它不像 FPGA 可以改寫,但可以提供很出色的表現,也更省能源。

但 ASIC 最大的缺點也就是不能更改,一旦有 bug 或升級,就得重做一片,不能重寫。因此預算充足的單位通常不會使用 ASIC。

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