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详解Google第二代TPU,既能推理又能训练,性能霸道|GoogleI/O2017_亚博提现可以秒到账的

本文摘要:TensoFlow机器学习框架随着谷歌硬件和软件的变革和构建,TensorFlow已经成为构建AI软件的领先平台之一。

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TensoFlow机器学习框架随着谷歌硬件和软件的变革和构建,TensorFlow已经成为构建AI软件的领先平台之一。在这个优化中加上谷歌的大脑及其深明子公司的内部人才是谷歌在AI领域领先的理由之一。

芯片制造商NVidia的GPU完全支配着机器学习的市场,但现在谷歌通过专门设计用于训练神经网络的芯片,试图改变市场模式。亚马逊和微软通过自己的云服务取得了GPU处分,但没有取得定制的AI芯片。但是谷歌在短期内竞争不会加剧,因此不能放心。

现在有几家公司。包括芯片巨头英特尔和许多新兴公司,正在开发专业的AI芯片。这些可能会取代谷歌TPU。首先开发新芯片也不能确保谷歌的通畅。

要用于TPU 2.0,开发者必须自学构建和运营神经网络的新方法。某种程度上是新的芯片,TPU 2.0也是专门为TensorFlow设计的。

Tensorflow是开源软件,但很多研究者也使用Torch和Caffe等类似的软件。新硬件需要优化新软件,需要时间。

谷歌发布TPU 2.0前几周,Facebook的AI研究负责人Yann LeCun批评GPU需要的工具,因此市场上可能不需要新的AI专用芯片。新硬件意味着新的生态系统。

此外,谷歌云服务的顺利化不仅考虑到芯片的速度和易用性,还考虑到成本。因此,如果Google以比现有GPU服务更低的成本获取TPU服务,就不会得到更普遍的用户基础。谷歌自己当然不会用于新的TPU系统,但不会将其能力公开给其他公司使用。

谷歌需要销售芯片,在新的云服务(年末之前发布)中无法获得,任何开发者都可以利用新处理器提供的计算能力。谷歌也表示同意公开源代码模式,并回答表示同意公布研究结果的研究者可能没有获得TPU资源,而是进入源代码。他敦促开发者重新加入TensorFlow Research Cloud计划,不能免费获得一套1000台TPU。

新TPU的速度优势承认没有更多的研究者,但AI研究必须在很多硬件上普遍反复试验。因此,谷歌不想免费获得计算资源对全世界的AI研究者都有益,当然对谷歌也有益。照片来自WIRED和THEVERGE (公众号:)的原创文章,发出许可禁令刊登。

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