Google 开放了 AlphaGo 面前的「最强芯片」,GPU 遇到最微弱敌手

开放 Cloud TPU,Google 在人工智能的民主化上又进了一步。

Google Brain 团队担任人、Google Research Group 资深院士,Google AI 项目标「肉体首领」Jeff Dean 方才在 Twitter 上连发 10 条博文,冲动地宣布了 Google 云 TPU 呆板学习减速器测试版已向内部用户开放,价钱约莫是每小时 6.5 美元,现在数目无限。

Jeff Dean 提到,Google 已为那些想拜访高速减速器来训练呆板学习模子的人们,推出了 Cloud TPU 的 beta 版。细致细节可拜见博客。

TPU 公布于 2016 年 5 月,全名是张量处置器(Tensor Processing Unit,TPU),可以复杂的了解为是一款为呆板学习特殊定制的 AI 芯片,与 Google 诸多 AI 技能相婚配。

自从 Google TPU 推出,它曾经逐步进入到 Google 旗下的诸多 AI 效劳上,依据 Jeff Dean 此前在东京一次研讨会上引见的信息,Google TPU 曾经存在于图像搜刮中、Google 旗下的一软使用中——Google Photo、Google Translate 等。

就连 DeepMind AlphaGo 击败围棋巨匠李世乭,Google TPU 也是紧张的中心部件。

由于 CPU,GPU 自身降生的工夫就更早,Google TPU 是厥后者了。依据知乎一位用户的说法,GPU 有多个流处置单位,对反复的浮点盘算有高度的并行,因而关于 AI 这种编程框架,尤其是对图形图像的盘算要快许多;而 Google 的 TPU 则是专门针对 TensorFlow 的框架做的体系构造,在做 AI 盘算方面,它可以扫除 GPU 外面的其他局部,专门做 AI 需求的处置部件,以是 TPU 应该是针对 AI 盘算最无效率的运算单位。

以是,从最开端运用 CPU 跑 AI,到用 NVIDIA GPU 跑 AI,再到现在专有的 TPU AI 芯片跑 AI,便是公用场景优化的后果。而运用 Google 的 TPU 搭配 Google Tensor Flow,肯定水平上便是运用 Google 停止呆板学习开辟的最无效的利器。

为了让更多的人可以防止破费昂贵的硬件价钱,以及庞大的入门条件,Google 相继在软件上开源 AutoML 框架以及在盘算力上开放这次的 Google 云 TPU 方案,目标都是为了让更多的人更好的应用到最新的 AI 技能。

Google 在引见页面提到——Cloud TPU 是 Google 设计的一种硬件减速器,旨在优化以减速和扩展运用 TensorFlow 编程的呆板学习任务负载。

Cloud TPU 运用四个定制化 ASIC 构建,单个 Cloud TPU 的盘算才能到达 180 万亿次浮点运算,具有 64 GB 的高带宽内存。这些板卡可独自运用也可经过超快的专门网络结合运用以构建数万万亿次级另外呆板学习超等盘算机,我们称之为「TPU pod」。往年稍后,我们将在 GCP 上提供更大型的超等盘算机。

「我们设计 Cloud TPU 的目标是为 TensorFlow 任务负载提供差别化的功能,使 ML 工程师和研讨者完成更快迭代。」

比方:不到一天的工夫,你就可以在 ImageNet 上把 ResNet-50 模子训练到 75% 的精度,本钱不到 200 美元。

在人工智能研讨上,至公司每每经过自研自用的方法低落研发本钱,而小公司能够会间接选用更灵敏的 GPU 技能开辟人工智能。此前 Google TPU 仅仅架设在自家的使用效劳上,肯定水平上,经过这种范围化的使用到达了自产自销的作用。

为了开释 Google TPU 的盘算才能以及让更多的人可以应用先辈的 TPU 停止呆板学习研讨。现在,Google 更轻便的 Cloud TPU 方案在肯定水平上进入了更小公司的视野中,正面在制约运用其他硬件技能,诸如购置 GPU 开辟人工智能技能的开展,这也代表了 Google 在人工智能效劳和云效劳上展示的差别的组合战略思想。

Jeff Dean 在 Twitter 上种种安利,比方——

经过 Google Cloud VM,TensorFlow 编程模子,它可以提供 180 tflops 的盘算才能;

许多研讨员和工程师都遇到呆板学习盘算受限题目,我们以为 Cloud TPU 将成为一个极好的处理方案。

拥有晚期拜访权限的用户看起来很开心。投资公司 Two Sigma 的 CTO Alfred Spector 说:「我们发明,将 TensorFlow 任务负载转移到 TPU 上,极大低落了编程新模子的庞大性,而且延长了训练工夫。」

共享出行公司 Lyft 软件总监 Anantha Kancherla 说,「自从运用谷歌 Cloud TPU,我们被它的速率惊呆了。曩昔需求花几天的事变,如今几小时就能完成。」

除别的,Google Cloud TPU 在官方引见网页提到了种种技能支持项目,比方「传统上,编写超等盘算机的顺序需求专业度。而关于 Cloud TPU 而言,你可以运用初级 TensorFlow API 停止编程,我们开源了一系列参考高功能 Cloud TPU 模子完成,协助各人立即上手。」

「之后,Google 还会持续开源其他模子。喜欢冒险的呆板学习专家可以运用我们提供的文档和东西应用 Cloud TPU 本人优化其他 TensorFlow 模子。」

现在,Cloud TPU 最后在美国相干地区提供,价钱是每小时 6.5 美元。Jeff Dean 还提到,让许多内部的用户可以应用到我们的 Cloud TPU,是许多团队通力合作的后果,包罗 Google 云、数据中央、平台小组、谷歌大脑、XLA 团队,和很多其他同事。

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