Pozrite si
Prvý procesor TPU (Tensor Processor Unit) Google uviedol v minulom roku ako špeciálny čip pre strojové učenie. Využíva systém umelej inteligencie AlphaGo ako základ svojich prediktívnych a rozhodovacích schopností.
Google používa výpočtový výkon TPU aj v rámci svojich vyhľadávacích nástrojov, no najnovšie túto technológia aplikuje na modely strojového učenia. Vylepšujú služby Google Translate, Google Photos a ďalšie aplikácie.
Teraz generálny riaditeľ spoločnosti Google Sundar Pichai na konferencii Google I/O 2017 predstavil druhú generáciu Tensor Processor Unit. Bude súčasťou hardvérového a softvérového systému pre cloud computing, ktorý je základom pre najambicióznejšie a najnáročnejšie technológie. Práve umelú inteligenciu podporí nový TPU svojim výkonom až 180 TFLOPS.
Nový tenzorový procesor umožní trénovať a prevádzkovať nové hĺbkové neurónové siete. Google uviedol, že TPU 2. generácie sú práve začleňované do systémov Google Compute Engine. Spoločne vytvoria superpočítače s umelou inteligenciou, označené ako TPU Pod.
Budú využívať až 64 jednotiek TPU prepojených vysokorýchlostnou sieťou a celý systém dosiahne výpočtový výkon 11,5 PFLOPS (1 Peta FLOPS = 1015 (= milión miliárd) operácií s plávajúcou čiarkou za sekundu).
Výkon nového systému Google TPU Pod demonštroval Jeff Dean, vedúci tímu Google Brain na porovnaní s dnes používanými komerčne dostupnými GPU, najčastejšie od NVIDIA. Prekladateľskú úlohu, na ktorú potrebuje systém zložený z 32 GPU celý deň, zvládne jeden TPU Pod za odpoludnie pri nasadení osminy svojho výkonu.
Na rozdiel od konkurencie, akou je NVIDIA, sa Google nesnaží so svojimi TPU preniknúť do širokých oblastí trhu, ale orientuje sa hlavne na svoje vlastné produkty a aplikácie.
Aj preto bol pôvodný TPU navrhnutý špeciálne pre prácu s TensorFlow Google, jednou z mnohých softvérových knižníc s otvoreným zdrojovým kódom pre strojové učenie. Vďaka pokroku spoločnosti Google a integrácii jej hardvéru a softvéru sa však TensorFlow stal jednou z popredných platforiem, na ktorých je možné budovať softvér pre umelú inteligenciu.
Tenzorový procesor druhej generácie má okrem rýchlosti aj ďalšiu unikátnu vlastnosť. Umožní serverom Google robiť vyhodnocovanie, resp. dedukciu a učenie súčasne. Samoučiace sa systémy všeobecne zlepšujú softvér AI prostredníctvom obrovského výkonu. Čím silnejší hardvér, tým rýchlejšie prichádzajú výsledky.
Podľa Jeffa Deana, ak skrátime čas experimentu z týždňov na dni alebo hodiny, zlepšuje to možnosti každého, kto pracuje so strojovým učením.
Google tiež potvrdil svoj záväzok k otvorenému zdrojovému modelu. Ponúka zdroje TPU výskumníkom, ktorí súhlasia s publikovaním svojich zistení. Program s názvom TensorFlow Research Cloud poskytne bezplatný prístup ku skupine 1000 TPU.
Zdroj