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谷歌正在自研芯片以加速其機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這已經(jīng)不是什么秘密。早在2016年5月的I/O開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，谷歌就透露過(guò)這些芯片，稱之為T(mén)PU（Tensor Processing Units），但當(dāng)時(shí)除了表明它是圍繞其TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架而設(shè)計(jì)優(yōu)化的產(chǎn)品外，并未公布有關(guān)于這一芯片的更多細(xì)節(jié)。如今，谷歌終于發(fā)布了一些TPU研究的成果。

其實(shí)，如果對(duì)這方面感興趣，在谷歌論文（Google's paper）中是可以找到關(guān)于TPU的一些運(yùn)作細(xì)節(jié)的。盡管如此，谷歌自身的基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果，依然聚集了整個(gè)行業(yè)的目光。這一結(jié)果為谷歌評(píng)估自己的芯片，以此為前提，谷歌的公布的情況為：TPU在執(zhí)行谷歌常規(guī)的機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載方面，相較于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的CPU/GPU組合，Intel Haswell CPU搭配Nvidia K80 GPU，平均要高出15倍至30倍之多。更重要的是，TPU的每瓦特性能（TeraOps/瓦特）達(dá)到了一般CPU/GPU組合的30倍至80倍，如果采用了新的內(nèi)存，這一數(shù)值還將更高。

值得注意的是，這些數(shù)字都是關(guān)于生產(chǎn)使用中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而非新創(chuàng)模型。谷歌還指出，雖然很多構(gòu)架師針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（例如，用于圖像識(shí)別的特定類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）優(yōu)化了這一芯片，但這些網(wǎng)絡(luò)只占其數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載的5%左右，而大部分應(yīng)用程序使用的是多層感知器（multi-layer perceptrons）。這也就意味著，TPU的應(yīng)用場(chǎng)景并不單一，未來(lái)的前景十分廣闊。

谷歌表示，早在2006年，他們就已經(jīng)開(kāi)始研究如何在數(shù)據(jù)中心使用GPU、FPGA和自定義ASIC，這實(shí)際上也是TPU的本質(zhì)。然而，當(dāng)時(shí)并沒(méi)有那么多的應(yīng)用程序真的能受益于這種特殊的硬件，因?yàn)楫?dāng)時(shí)的硬件足夠處理數(shù)據(jù)中心的負(fù)載。谷歌的文章中提到：“在2013年，我們預(yù)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）將會(huì)大有所為，以至于我們數(shù)據(jù)中心的計(jì)算需求將增加一倍，這個(gè)需求如果采用傳統(tǒng)CPU來(lái)解決，將會(huì)異常昂貴。因此，我們開(kāi)始了一個(gè)高度優(yōu)先的項(xiàng)目，以快速生成用于推演的自定義ASIC（并購(gòu)買了現(xiàn)成的GPU來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練）。”谷歌的研究人員說(shuō)，“這樣做的目的是將GPU的性能提高10倍以上。”

不過(guò)，谷歌很有可能并不會(huì)對(duì)外提供TPU。可盡管如此，還是會(huì)有很多人從谷歌的一些設(shè)計(jì)中學(xué)到些東西，得到些靈感，“設(shè)計(jì)出更出色的接班人”也并非不可能。或者至少，能給牙膏廠英特爾、馬甲廠英偉達(dá)帶來(lái)些壓力也是好的。