Google針對機器學習打造TPU客製化處理器

在此次Google I/O 2016主題演講中,Google執行長Sundar Pichai除再次強調基於機器學習的人工智慧系統如何改變人類生活之外,更宣布針對基於TensorFlow學習模型架構客製化設計的專屬處理器元件Tensor Processing Unit (TPU),將能以更少的耗電量發揮更高運算效能,在此次正式發表前更已經在本身數據中心導入超過一年時間,同時在AlphaGo人工智慧系統內同樣透過此款處理器驅動演算效能。

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在持續推行基於機器學習與TensorFlow學習模型的人工智慧系統,藉此透過巨量數據分析運算方式讓旗下服務更為精確,例如在Google Search查找更合乎解答的搜尋結果、精進Google翻譯品質,或是讓Google Assisitant數位助理服務與人互動反應更貼近自然。

而基於這樣的人工智慧系統運算需求,Google也證實確實在背後硬體系統打造以TensorFlow學習框架為基礎的客製化處理器Tensor Processing Unit (TPU),藉此透過更低耗電量發揮更高的運算效能,同時更在Google數據中心導入應用超過1年時間,甚至在今年成功擊敗南韓圍棋天才李世乭的AlphaGo人工智慧系統,以及對應圖像與語音分析系統所搭載的Rankbrain搜尋演算法,均藉由此款客製化處理器作為運算元件。

除此之外,Google在軟體技術方面也持續與麻省理工學院 (MIT)、卡内基梅隆大学 (Carnegie mellon)、史丹佛大學 (Standford)、Google與IBM等機構協力研究。

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