最近幾年，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)的算力需求越來(lái)越大，由于傳統(tǒng)的CPU和GPU的達(dá)不到高性能運(yùn)算的需求，因此各家公司紛紛推出了自己的芯片進(jìn)行研究與開(kāi)發(fā)。其中，TPU是具有代表性的一款算力芯片，也是谷歌公司推出的一款加速器芯片。
TPU全稱Tensor Processing Unit，是谷歌公司自主研發(fā)的一款高速算力芯片。該芯片主要是用于進(jìn)行人工智能、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等計(jì)算任務(wù)。TPU的出現(xiàn)，讓許多人為之驚訝，因?yàn)檫@款芯片獨(dú)特的性能和巨大的能力將人工智能技術(shù)推向了新的高峰。
TPU采用了谷歌自主設(shè)計(jì)的定制化ASIC芯片，與傳統(tǒng)的GPU和CPU相比，性能要快得多。據(jù)谷歌的官方數(shù)據(jù)顯示，一塊8位TPU V2可以擁有45TFlops的性能，幾乎是當(dāng)前CPU和GPU的10倍以及FPGA的100倍。相較于GPU，TPU的算力相對(duì)更適用于矩陣計(jì)算和張量計(jì)算，特別是對(duì)于深度學(xué)習(xí)中要處理的大規(guī)模數(shù)據(jù)運(yùn)算而言非常有效率。
為了滿足不斷增長(zhǎng)的計(jì)算力需求，谷歌近日推出了TPU 2.0，它采用了更為先進(jìn)的架構(gòu)和設(shè)計(jì)，能夠更好地支持谷歌自己的機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow。
與第一代TPU相比，TPU 2.0主要提高了高速緩存和內(nèi)存帶寬，提高了性能和穩(wěn)定性，高效地解決了機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的矩陣計(jì)算問(wèn)題，并支持針對(duì)更大規(guī)模、更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和推斷。
同時(shí)，TPU 2.0采用的是谷歌最新的AI芯片架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)TPU之間互聯(lián)的機(jī)制，能夠進(jìn)一步提高整體的計(jì)算能力。作為一個(gè)例子，一款TPU v2可以在訓(xùn)練英偉達(dá)GTX 1080 Ti的速率下每秒訓(xùn)練11億個(gè)參數(shù)。這使得TPU 2.0成為谷歌公司最強(qiáng)大、最高效的加速器芯片，大大提高了谷歌公司在基于人工智能的業(yè)務(wù)上的領(lǐng)先地位。
總而言之，TPU是一種高效、節(jié)能的深度學(xué)習(xí)算力芯片。借助TPU芯片，人們可以更快速、更有效地完成大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)。谷歌公司推出的TPU 2.0更是在性能和處理能力上進(jìn)行了升級(jí)和優(yōu)化，在未來(lái)的數(shù)字化時(shí)代中，TPU將起到不可替代的作用。