谷歌宣佈公有云平臺將支援面向人工智慧的TPU晶片

谷歌今天宣佈向其公有云平臺上增加ensor Processing Units,這是一款專門為人工智慧工作負載提供動力的內部設計的晶片系列。

一個TPU(如圖所示)由四個專用積體電路組成,配有64GB的“超高頻寬”記憶體。這一組合單元可以提供高達180 teraflops的效能。今年晚些時候,谷歌計劃增加一個叢集選項,讓雲客戶將多個TPU聚合成一個“Pod”,速度達到petaflop的範圍(是teraflop的1000倍)。

在今天的公告中谷歌並沒有分享更多的效能細節。不過,去年穀歌的兩位頂級工程師寫的一篇部落格文章顯示,當時內部使用的Pod包括64個TPU,總吞吐為11.5 petaflops。相比之下,世界上功能最強大的超級計算機可以達到93 petaflops,但值得注意的是,谷歌很可能沒有使用相同的基準測試方法來測量TPU的速度。

無論哪種方式,這些晶片都是Google雲平臺的一個重要補充。當谷歌於去年4月首次向全世界展示TPU規格的時候,它透露該晶片至少可以執行某些機器學習工作負載,比現有的晶片快15至30倍。這就包括特別適合用於機器學習模型的GPU。GPU的主要製造商包括Nvidia和AMD公司,這兩家公司仍然是當今大多數專案的首選。

因此,谷歌的雲客戶應該能夠更快速地培訓和執行他們的人工智慧軟體。谷歌表示,一個TPU可用於在一天之內實施主流ResNet-50影象分類模型,達到可接受的精確度水平。

谷歌已經建立了幾個預先優化的神經網路包,讓客戶可以將其執行在TPU上,其中包括一個ResNet-50版本,以及用於機器翻譯、語言建模和識別影象內物體的模型。企業客戶也可以使用谷歌的開源TensorFlow機器學習引擎建立自己的人工智慧工作負載。

喜歡使用傳統圖形卡進行人工智慧專案的客戶,今天也看到了一項新的功能。谷歌為其Kubernetes Engine服務添加了GPU支援,以允許將機器學習模型打包到軟體容器中。後一種技術提供了一個輕量級抽象層,使開發人員能夠更輕鬆地推出更新並跨環境遷移應用。

這個新的TPU價格為每小時每單元6.50美元,而通過Kubernetes Engine租賃的GPU將按谷歌現有的每種支援晶片型號收費。

這種晶片對於各種人工智慧任務、特別是對於一些計算機工作負載而言的就緒情況,仍然不明確。Moor Insights&Strategy總裁兼首席分析師Patrick Moorhead表示:“TPU是一個很好的試水方式,但並一定適合於執行生產工作負載。GPU是進行訓練的最佳方式。鎖定到TPU,意味著被GCP和TensorFlow鎖定。”

而且谷歌也不是唯一追求自主開發人工智慧晶片的公司。晶片巨頭英特爾公司一直在推銷其最新用於人工智慧工作負載的CPU,以及稱為FPGA的定製晶片。

據The Information報道稱,亞馬遜公司正在開發自己的人工智慧晶片,該晶片可以幫助其Echo智慧音箱和其他使用其Alexa數字助理的硬體在裝置上執行更多處理任務,以便它可以比呼叫雲的響應速度更快。

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