谷歌一年頂大摩七年，首度揭露自制機(jī)器學(xué)習(xí)芯片
每年重要盛會之一的Google I/O 2016年開發(fā)者大會在美國時間18日上午登場，這次Google端出不少新東西，詳細(xì)可看科技新報的整理報導(dǎo)，還有一件值得關(guān)注的事，Google在大會上揭露公司正在打造機(jī)器學(xué)習(xí)專用的芯片－－TPU（Tensor Processing Unit）。
Google人工智能Alpha Go在日前贏了韓國圍棋九段高手李世乭，AlphaGO致勝的關(guān)鍵，就在于結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）與深層類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural networks），模擬圍棋高手如何分析盤面、找出最有利的下法，步步為營。Google CEO桑德爾·皮查（Sundar Pichai）在18日Google I/O大會上進(jìn)一步揭露了這當(dāng)中的秘密。
皮查指出，Google專門為深層類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了特殊應(yīng)用IC（application-specific integrated circuit,ASIC），以ASIC為基礎(chǔ)的硬件或軟件，將能透過分析大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特殊任務(wù)，Google藉由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得以辨識物件、照片中的人臉、了解傳到Android手機(jī)上的說話指令，以及翻譯技術(shù)，甚至因此改變了Google搜索引擎。也是這項技術(shù)提升了Alpha GO的計算速度，并使其思慮看得更深遠(yuǎn)。
Google將運(yùn)用此技術(shù)打造的機(jī)器學(xué)習(xí)專用芯片稱之為TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家博客文章稱，由于TPU專為機(jī)器學(xué)習(xí)所運(yùn)行，得以較傳統(tǒng)CPU、GPU降低精度，在計算所需的電晶體數(shù)量上，自然可以減少，也因此，可從電晶體中擠出更多效能，每秒執(zhí)行更復(fù)雜、強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模組，并加速模組的運(yùn)用，使得使用者更快得到答案，Google指出，團(tuán)隊已經(jīng)在數(shù)據(jù)中心執(zhí)行TPU超過一年，且發(fā)現(xiàn)TPU能讓機(jī)器學(xué)習(xí)每瓦提高一個數(shù)量級，粗略來說，相當(dāng)于摩爾定律中芯片效能往前推進(jìn)了七年或者三代。搭載TPU的機(jī)板只要安裝在Google數(shù)據(jù)中心的硬盤插槽上即可。
（Source：Google）
Google在去年發(fā)布機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow，并強(qiáng)調(diào)其為開源，意味著任何人都可以使用甚至修改這套軟件引擎，但不代表外部使用者可共享Google TPU的設(shè)計，不過可以透過Google云端服務(wù)使用Google各式機(jī)器學(xué)習(xí)軟硬件服務(wù)。
而Google揭露了這項計劃也為半導(dǎo)體巨頭們帶來警訊，Google并未使用、或甚少使用IC大廠的芯片，而是自己自行研發(fā)芯片，微軟目前也利用FPGA加速人工智能運(yùn)算，當(dāng)自制芯片風(fēng)潮從蘋果、小米等智能手機(jī)廠商，吹向Google、微軟等網(wǎng)絡(luò)、軟件公司，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)會不會因此洗牌，或產(chǎn)生質(zhì)變同樣值得關(guān)注。
編輯：admin 最后修改時間：2017-12-13
