Prozessoren

Googles Tensor Processing Unit erklärt: So sieht die Zukunft des Computings aus

Eine der wenigen Ansichten der TPU, die Google veröffentlicht hat

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Was macht diesen Ansatz für die rechnerische Verarbeitung speziell beim maschinellen Lernen besser als Standardprozessoren?



Großartige Software erstrahlt noch heller mit großartiger Hardware darunter. Durch die Entwicklung benutzerdefinierter Hardware für maschinelles Lernen können wir neue Forschungsergebnisse angehen und unser Potenzial steigern, mit ML-basierten Anwendungen noch viel mehr zu erreichen. Durch die kundenspezifische Entwicklung des ASICs sind wir in der Lage, eine um eine Größenordnung besser optimierte Leistung pro Watt für maschinelles Lernen zu liefern, und er ist auf TensorFlow zugeschnitten.

Mit der TPU-Flotte von Google können wir den gesamten Text in der Street View-Datenbank in weniger als fünf Tagen finden.

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Wie leistungsstark ist die TPU im Vergleich zu Standardprozessoren?

TPU bietet eine um eine Größenordnung bessere Leistung pro Watt als Standardlösungen, die Sie heute kaufen können (energieeffizienter).

Gibt es eine vergleichbare Zahl, die Sie auf seine Leistung anwenden können, d. h. was würde es bedeuten?

Wir geben keine Einzelheiten bekannt, aber hier sind einige Beispiele. Wir haben unser ML zunehmend integriert, um die Welt zu verstehen und die Genauigkeit und Qualität unserer Karten und Navigation zu verbessern.

Ein Server-Rack voller Googles TPUs

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Mit der TPU-Flotte von Google können wir den gesamten Text in der Street View-Datenbank in weniger als fünf Tagen finden. In Google Fotos kann jede TPU [mehr als] 100 Millionen Fotos pro Tag verarbeiten.

Wenn die Behauptung lautet, dass die TPU das Mooresche Gesetz um drei Generationen vorantreibt, was bedeutet das für den Rest von uns?

Vizio 75-Zoll-Fernseher der P-Serie

Es ist nicht so, dass wir das Mooresche Gesetz um 3 Generationen vorangetrieben hätten, aber die Vorteile eines spezialisierten ASICs entsprechen ungefähr denen eines Allzweckprozessors mit einer um 3 Generationen besseren Technologie. Die Vorteile der Spezialisierung sind in der ASIC-Branche bekannt – siehe beispielsweise Folie 26 von Mark Horowitz ' Skalierungsleistung und die Zukunft von CMOS . '

Wir machen die Vorteile der Spezialisierung für TensorFlow über Google-Dienste allgemein verfügbar.

Können wir erwarten, dass sich die TPU oder etwas Ähnliches oder irgendwelche Erkenntnisse daraus auf unsere alltäglichen Geräte auswirken?

TPUs machen unsere durch maschinelles Lernen unterstützten Dienste jeden Tag genauer und nützlicher. Wir haben heute nichts mehr zu verkünden, aber wir stehen nicht still.

Dieser Artikel ist Teil von ArmenianReporter Siliziumwoche . Die Welt in unseren Maschinen verändert sich schneller denn je, daher möchten wir alles untersuchen, was CPUs, GPUs und alle anderen Formen des edelsten Metalls in der Computerbranche ist.

Joe Osborne ist Senior Technology Editor bei Insider Inc. Seine Aufgabe besteht darin, das Technologieberichterstattungsteam für das Business Insider Shopping-Team zu leiten und Expertenbewertungen, umfassende Einkaufsleitfäden, Neuigkeiten zu Sofortgeschäften und mehr zu ermöglichen.

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