谷歌設(shè)計(jì)了用于驅(qū)動(dòng)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)芯片，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能技術(shù)重新發(fā)明了互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)運(yùn)營(yíng)方式。

美國(guó)時(shí)間18號(hào)上午，在谷歌I/O 2016，CEO桑德?tīng)枴てげ蹋⊿undar Pichai）表示，谷歌設(shè)計(jì)了一個(gè)ASIC（Application Specific Integrated Circuits：專(zhuān)用集成電路），專(zhuān)門(mén)針對(duì)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些硬件和軟件的網(wǎng)絡(luò)，可以通過(guò)分析大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特定任務(wù)。谷歌使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別照片里的物體和面孔、理解你對(duì)Android手機(jī)說(shuō)出的命令、或者翻譯語(yǔ)言文本。該技術(shù)甚至開(kāi)始改變谷歌的搜索引擎。

谷歌將其芯片稱(chēng)為張量處理單元（Tensor Processing Unit：簡(jiǎn)稱(chēng)TPU），因?yàn)樗沃鳷ensorFlow（研發(fā)的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)），軟件引擎驅(qū)動(dòng)其深度學(xué)習(xí)服務(wù)。

去年秋天，谷歌發(fā)布了TensorFlow的開(kāi)放源代碼許可證，這意味著公司之外的任何人都可以使用，甚至修改這個(gè)軟件引擎。谷歌不會(huì)共享其設(shè)計(jì)的TPU，但外人可以通過(guò)不同的谷歌云服務(wù)利用其機(jī)器學(xué)習(xí)硬件和軟件。

谷歌只是將深度學(xué)習(xí)加入到廣泛的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的眾多公司之一，還有Facebook、微軟和Twitter。通常，這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭推動(dòng)他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖形處理單元，或GPU，如芯片制造商N(yùn)VIDIA。但包括微軟在內(nèi)的一些公司，也正在探索現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（field programmable gate arrays：簡(jiǎn)稱(chēng)FPGA），可以編程為特定任務(wù)的芯片。據(jù)谷歌所說(shuō)，驅(qū)動(dòng)在線服務(wù)的數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的海量硬件機(jī)架，TPU板就像硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器一樣安裝到相同的插槽，對(duì)比其他的硬件，它提供了“一系列每瓦數(shù)量級(jí)更好的優(yōu)化性能的機(jī)器學(xué)習(xí)”解決方案?！癟PU是專(zhuān)為機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用而設(shè)，讓芯片更加兼容的減少計(jì)算精度，這意味著每個(gè)操作它需要的晶體管更少。”谷歌在博客文章中發(fā)布。 “正因?yàn)槿绱耍覀兛梢园衙棵氲牟僮鞲嗟丶晒?，使用更?fù)雜和強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，更快速地應(yīng)用這些模型，讓用戶(hù)更為迅速獲得更智能的結(jié)果?！?/p>

這意味著，除其他事項(xiàng)外，谷歌使用芯片的方式不像Nvidia，也不像其他公司使用更少的芯片。同時(shí)我們還可以看出，谷歌希望打造自己的芯片，對(duì)芯片制造商來(lái)說(shuō)是個(gè)壞消息，特別是世界上最大的：英特爾。英特爾處理器驅(qū)動(dòng)著谷歌內(nèi)部龐大的計(jì)算機(jī)服務(wù)器，而英特爾的煩惱在于，谷歌有一天會(huì)設(shè)計(jì)自己的中央處理器。

via wired

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