谷歌的下一代人工智慧培訓系統速度驚人
谷歌今天將推出其第二代Tensor處理器單元，這是一個雲端計算硬體和軟體系統，支撐著谷歌一些最雄心勃勃、影響最深遠的技術。執行長sundarpichai今天上午在公司I/O開發者大會的主題演講中宣佈了這一訊息。
第一個TPU，作為一種專用於機器學習的專用晶片，去年被展示出來，是由Apple的人工智慧系統用來作為其預測和決策技能的基礎。每次有人向谷歌的搜尋引擎輸入一個查詢時，谷歌也會使用TPUs的計算能力。最近，這項技術已經被應用到機器學習模型中，用於改進Google Translate、Google Photos和其他可以利用新的人工智慧訓練技術的軟體。
通常，這項工作是使用商用GPU完成的，通常來自Nvidia-Facebook使用Nvidia GPU作為其Big Basin AI培訓伺服器的一部分。但在過去幾年中，谷歌選擇了自行構建部分硬體，併為自己的軟體進行最佳化。
從這個意義上說，最初的TPU是專門為與Google的TensorFlow協同工作而設計的，TensorFlow是許多用於機器學習的開源軟體庫之一。然而，由於谷歌的進步和軟硬體的整合，TensorFlow已經成為構建人工智慧軟體的領先平臺之一。這種最佳化，再加上谷歌大腦（googlebrain）及其DeepMind子公司的內部人才，是谷歌在更廣泛的人工智慧領域保持領先地位的部分原因。
現在，谷歌表示，第二個版本的TPU系統已經全面投入使用，並正在其Google計算引擎中部署，其他公司和研究人員可以利用這個平臺來獲取類似於亞馬遜AWS和微軟Azure的計算資源。谷歌當然會使用這個系統本身，但它也將新的TPU視為其他公司可以利用的無與倫比的資源。
為此，該公司開發了一種方法，將64個TPU組裝成TPU Pods，有效地將一個Google伺服器機架變成了一臺計算能力為11.5petaflops的超級計算機。谷歌人工智慧和機器學習的首席科學家李飛（音譯）說，即使靠自己的力量，第二代tpu也能夠“提供令人震驚的180萬億次運算能力，而且是為推動當今機器學習的那種數字運算而構建的”。
谷歌大腦團隊的高階研究員傑夫•迪恩（jeffdean）表示，這給谷歌帶來了超越競爭對手產品的優勢，即實驗的速度和自由度迪恩在本週的新聞釋出會上對一群記者說：“我們新的大規模翻譯模式需要一整天的時間，才能在32個世界上最好的商用GPU上進行訓練。”而TPU弔艙的八分之一可以在一個下午完成這項工作。”
除了速度，第二代TPU還將允許谷歌的伺服器同時進行推理和訓練。以前的TPU只能進行推斷——例如，依靠Google雲實時處理資料以產生結果。另一方面，訓練是人工智慧演算法的發展過程，這需要額外的資源。
機器學習，作為現代人工智慧研究的基石，有效地意味著輸入數十萬個例子的演算法，以允許學習以一種從未明確程式設計過的方式執行任務。這表現在許多不同的消費產品上，比如Google Translate幾乎能瞬間將英語句子轉換成漢語句子，或者AlphaGo能以超人的熟練程度玩深奧的象棋般的棋盤遊戲。
這一切都歸結為在大量資料上訓練神經網路，並將其轉化為一個可行的演算法——這需要計算能力。這些訓練系統，在更一般的意義上，透過大量的數字運算來改進人工智慧軟體。因此，硬體功能越強大，獲得結果的速度就越快。”如果我們能把每個實驗的時間從幾周減少到幾天或幾小時，這就提高了每個做機器學習的人更快地迭代和做更多實驗的能力，”迪恩說。
因為這種新型的TPU現在能夠同時進行推理和訓練，研究人員可以比以前更快地部署更通用的人工智慧實驗——只要軟體是使用TensorFlow構建的。谷歌還重申了其對開源模式的承諾，向同意公佈研究結果甚至可能開放程式碼的研究人員提供TPU資源。該公司將該專案稱為TensorFlow研究雲，並將免費提供對1000個TPU叢集的訪問。
- 發表於 2021-05-11 05:26
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