谷歌揭示了驱动alphago的神秘定制硬件
机器学习社区已经**在谷歌的TensorFlow库周围。有趣的是，DeepMind是一个主要的反对者，它对火炬7图书馆进行了大部分的研究。然后，上个月底，DeepMind宣布它也将迁移到TensorFlow——它已经在AlphaGo的部分应用了它。
为什么这些都很重要？好吧，标准化带来了优化的机会，在这种情况下，Google已经疯狂地进行优化了。
在其博客上，谷歌刚刚宣布，它已经建立了一个定制的“TPU”（张量处理单元）ASIC芯片，用于机器学习，它是专门为TensorFlow优化。如何优化？大约一个数量级的性能每瓦特比替代品（Nvidia gpu，大概），谷歌相当于跃进三代摩尔定律。
几乎所有的应用程序都可以通过专用硬件来加速，但是你必须做很多次才能让它物有所值。例如，在几乎所有的电脑和**中，视频播放速度都特别快，因为人们喜欢看视频，而且大多使用一些标准的编解码器。这使得播放更流畅，消耗更少的电池-它在各个方面都更好，以灵活性为代价。显然，谷歌做了很多TensorFlow，现在可以收获收益了。
事实上，谷歌已经在其数据中心运行了一年多的tpu，它已经被用于优化搜索结果和街景。哦，在与李赛多的比赛中，它为AlphaGo提供了动力。这些服务器机架是这样的：
那是谷歌的大脑。仔细看。总有一天，它会帮助你做出一个非常重要的选择。比如吃什么，也许。
- 发表于 2021-05-05 02:39
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- 分类：互联网
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