当前位置:

OFweek云计算网

云平台及开发

正文

谷歌宣布公有云平台将支持面向人工智能的TPU芯片

导读: 谷歌今天宣布向其公有云平台上增加ensor Processing Units,这是一款专门为人工智能工作负载提供动力的内部设计的芯片系列。

谷歌今天宣布向其公有云平台上增加ensor Processing Units,这是一款专门为人工智能工作负载提供动力的内部设计的芯片系列。

谷歌宣布公有云平台将支持面向人工智能的TPU芯片

一个TPU(如图所示)由四个专用集成电路组成,配有64GB的“超高带宽”内存。这一组合单元可以提供高达180 teraflops的性能。今年晚些时候,谷歌计划增加一个集群选项,让云客户将多个TPU聚合成一个“Pod”,速度达到petaflop的范围(是teraflop的1000倍)。

在今天的公告中谷歌并没有分享更多的性能细节。不过,去年谷歌的两位顶级工程师写的一篇博客文章显示,当时内部使用的Pod包括64个TPU,总吞吐为11.5 petaflops。相比之下,世界上功能最强大的超级计算机可以达到93 petaflops,但值得注意的是,谷歌很可能没有使用相同的基准测试方法来测量TPU的速度。

无论哪种方式,这些芯片都是Google云平台的一个重要补充。当谷歌于去年4月首次向全世界展示TPU规格的时候,它透露该芯片至少可以运行某些机器学习工作负载,比现有的芯片快15至30倍。这就包括特别适合用于机器学习模型的GPU。GPU的主要制造商包括Nvidia和AMD公司,这两家公司仍然是当今大多数项目的首选。

因此,谷歌的云客户应该能够更快速地培训和运行他们的人工智能软件。谷歌表示,一个TPU可用于在一天之内实施主流ResNet-50图像分类模型,达到可接受的精确度水平。

谷歌已经创建了几个预先优化的神经网络包,让客户可以将其运行在TPU上,其中包括一个ResNet-50版本,以及用于机器翻译、语言建模和识别图像内物体的模型。企业客户也可以使用谷歌的开源TensorFlow机器学习引擎创建自己的人工智能工作负载。

喜欢使用传统图形卡进行人工智能项目的客户,今天也看到了一项新的功能。谷歌为其Kubernetes Engine服务添加了GPU支持,以允许将机器学习模型打包到软件容器中。后一种技术提供了一个轻量级抽象层,使开发人员能够更轻松地推出更新并跨环境迁移应用。

这个新的TPU价格为每小时每单元6.50美元,而通过Kubernetes Engine租赁的GPU将按谷歌现有的每种支持芯片型号收费。

这种芯片对于各种人工智能任务、特别是对于一些计算机工作负载而言的就绪情况,仍然不明确。Moor Insights&Strategy总裁兼首席分析师Patrick Moorhead表示:“TPU是一个很好的试水方式,但并一定适合于运行生产工作负载。GPU是进行训练的最佳方式。锁定到TPU,意味着被GCP和TensorFlow锁定。”

而且谷歌也不是唯一追求自主开发人工智能芯片的公司。芯片巨头英特尔公司一直在推销其最新用于人工智能工作负载的CPU,以及称为FPGA的定制芯片。

据The Information报道称,亚马逊公司正在开发自己的人工智能芯片,该芯片可以帮助其Echo智能音箱和其他使用其Alexa数字助理的硬件在设备上执行更多处理任务,以便它可以比调用云的响应速度更快。

声明: 本文系OFweek根据授权转载自其它媒体或授权刊载,目的在于信息传递,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,如有新闻稿件和图片作品的内容、版权以及其它问题的,请联系我们。

我来说两句

(共0条评论,0人参与)

请输入评论

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号