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谷歌宣布开放TPU云服务

讲述:杜力大小:1.02M时长:02:14
近日,谷歌正式在其博客中宣布,将以“有限数量”向谷歌云客户开放 Cloud TPU(Tensor Processing Unit)服务,并且将按时收费,每小时成本为 6.50 美元。
TPU 是谷歌为机器学习而设计的人工智能定制芯片,专用于人工智能和机器学习,可以为谷歌带来两大好处:
首先,利用自主研发的芯片,谷歌可以在核心的计算基础设施方面更有效地减少对英特尔、英伟达等芯片制造商的依赖。拥有自己的硬件使谷歌能够更快地进行实验。
其次,新的 TPU 也为谷歌的云计算业务带来了额外的收入,现在,谷歌云平台(GCP)和谷歌的业务应用程序 GSuite 每季度可超过 10 亿美元收入。
Cloud TPU 是谷歌设计的硬件加速器,专门针对使用 TensorFlow 编写的 机器学习程序进行规模化扩展和加速。
这款产品由四颗定制的 ASIC 组成,拥有每秒 180 万亿次浮点运算的性能,以及单板 64 GB 的高带宽内存。这些板子可以单独使用,也可以通过超快的特定网络组成一个可以达到每秒万万亿次浮点运算级别的机器学习超级电脑,谷歌将其称为“TPU pods”,今年晚些时候将在谷歌云平台上线。
传统上,为定制的 ASIC 和超级电脑写程序是一件需要非常专业的专家才能做的事。谷歌这次开放 TPU 云服务就是要让这件事更加平民化。
谷歌表示,相比于之前专家才能做的事,现在开发人员可以使用 Cloud TPU 加上高水平的 TensorFlow API,以及谷歌开源的一些高性能 Cloud TPU 模型来迅速展开工作,像是 ResNet-50 以及其它流行的图片分类模型、针对机器翻译和语言建模的 Transformer、针对物体追踪的 RetinaNet。
此后谷歌还会开源更多的机器学习模型。除了 TPU,谷歌云服务也提供高性能 CPU(包括 Intel Skylake)和 GPU(包括 NIVIDIA 的 Tesla V100)。
据了解,谷歌在 2016 年低调推出了 TPU 项目,并在去年 5 月的年度开发者大会上推出了第二代 TPU。这次更新让谷歌进入了更为复杂的深度学习培训阶段。
谷歌目前允许公司租用单个 TPU 板卡,今年晚些时候,将允许企业租用多个板卡,并将其连接成名为 TPU pod 的超级计算机网络。
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