(圖/擷取自 TechCrunch)
Google 在 2016 年 5 月的 Google I/O 開發者大會上,對外透露了正在開發自製處理器,並將用於 TensorFlow 計畫。而現在 Google 正式公布了名為 TPU(Tensor Processing Units)的處理器,並且表示效能遠超過市面上的 CPU 與 GPU!
根據《Tech Crunch》的報導指出,Google 指出 TPU 的設計是以 TensorFlow 機器學習框架為主軸。這款處理器在效能上有不少亮點,首先在 Google 自己的測試中,採用 TPU 的機器學習系統,比起使用 Intel Haswell CPU 與 Nvidia K80 GPU 的系統要快上 15 到 30 倍。
(圖/擷取自 TechCrunch)
此外由於是針對資料中心設計,TPU 可提供 30 倍到 80 倍的每瓦特 TeraOps(每秒萬億次運算)效能。測試人員甚至指出,若是增加記憶體的話,這個效能成績還能再飆高。
Google 表示,TPU 針對卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)進行了最佳化,不過該處理器更多時候在資料中心內是負責多層感知器(Multilayer Perceptron),大約占了 95% 的任務總量。
(圖/擷取自 TechCrunch)
這款處理器的開發過程,Google 指出在 2006 年時由於應用與服務數據量大增,因此已經開始研究如何透過 GPU、FPGA(現場可程式邏輯閘陣列 Field Programmable Gate Array)、ASICS(特殊應用積體電路Application-specific integrated circuit) 等應用在資料中心。在 2013 年時,Google 預見了深度神經網路 DNN 將會流行,並且會導致資料中心的工作量大增,而這將造成使用一般 CPU 相當不經濟。
因此當時 Google 就開始著手研發客製化 ASIC,最終的成果就是現在正式發布的 TPU。該報導指出,雖然 Google 看起來沒打算在自家雲端以外的地方使用 TPU,但 Google 指出未來會有其他人採用他們的技術,並且發展出更優異的產品。(更詳細的 TPU 資料在此)