谷歌公布了TPU(优化了TensorFlow的ASIC)的若干细节
2016-7-5 15:32:41 中国产业信息研究网 http://www.china1baogao.com/
TPU为了更好的用TensorFlow( TF )来实现机器学习功能而特意优化了 ASIC ,降低了计算精度以减少完成每个操作所需要的晶体管数量。目前为止Google还没有提供性能测试数据,但Google声称这些优化有助于提高芯片每秒钟处理的操作数量。
Google表示这个项目几年前就已经开始了,而且它的技术领先了当前业界水平整整七年,但Google并没有向社区提供可供分析的数据。Jouppi说只需22天就可以完成这种芯片从原型测试到数据中心部署的完整流程。这也是Google将研究成果应用于实际生活的又一个例子。
大家关心的问题集中于TPU与大家熟悉的东西之间有何异同,比如Nvidia的Telsla P100 等芯片,或者PaaS提供者 Nervana 提供的机器学习服务等。Google公布的信息中表示TPU也许可以与Nvidia四月份 发布的Tesla P100芯片相类比。
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