AlphaGo背後的秘密！解讀谷歌全面重磅開放的雲TPU

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【網易智能訊 2月14日消息】谷歌的機器學習處理器TPU(Tensor Processing Unit)現已開放公測版，谷歌雲的用戶可利用這一特製晶元大幅加快對AI模型的培訓和執行速度。

這款由谷歌去年公開的晶元專門致力於加快AI的計算性能，谷歌利用64塊TPU晶元在短短的半小時內完成了對ResNet-50神經網路的培訓，這款晶元有助於吸引用戶從亞馬遜AWS和微軟Azure服務轉向谷歌的雲平台，加快電腦學習計算性能和執行速度，將大力幫助數據科學家利用實驗結果促進未來AI模型的迭代發展。

此外，雲供應商正尋求公共雲平台的多樣化用途，這一晶元將幫助谷歌在這一趨勢中獲益，迄今已有公司在測試該晶元的內測版。如，Lyft目前正使用這一晶元訓練用於自動駕駛汽車中的AI模型。

不過，這些TPU晶元的使用費用並不便宜：每小時每塊TPU將收費6.5美元，雖然谷歌對用戶實行了配額限制，但任何人都可申請使用這些TPU，獲得TPU後，谷歌將提供幾個經優化的參考模型用測試者試用。

谷歌大腦負責人Jeff Dean解讀雲TPU

1. 谷歌將為想訪問高速加速器訓練機器學習模型的人們，推出Cloud TPU的beta版。細節參見：

https://cloudplatform.googleblog.com/2018/02/Cloud-TPU-machine-learning-accelerators-now-available-in-beta.html?m=1

2. 通過谷歌雲VM，這些裝置通過TensorFlow編程模型提供180 tflops的計算能力。

3. 很多工程師都遇到機器學習計算受限問題，Cloud TPU將成為好的解決方案，一個Cloud TPU能在24小時內訓練ResNet-50模型達到75%的精度。

4.Two Sigma的CTO Alfred Spector說：「我們發現，將TensorFlow工作負載轉移到TPU上，極大降低了編程新模型的複雜性，並且縮短了訓練時間。」

5.Lyft軟體總監Anantha Kancherla說，「自從使用Cloud TPU，我們被它的速度驚呆了，以前需要花幾天的事情，現在幾小時就能完成。」

6. 如Resnet，MobileNet，DenseNet和SqueezeNet（物體分類），RetinaNet（對象檢測）和Transformer（語言建模和機器翻譯）等模型實現可以幫助用戶快速入門：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official

7、Cloud TPU最初在美國區域提供，價格每小時6.5美元。

8、你可以填表請求Cloud TPU的配額。

9.《紐約時報》記者Cade Metz報道說：谷歌將其專用AI晶元普及化。

10.現在讓外部用戶也能用上Cloud TPU是谷歌很多人員工作的成果，包括谷歌雲、數據中心、平台小組、谷歌大腦、XLA團隊。

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