谷歌一年頂大摩七年，首度揭露自制機器學習芯片
每年重要盛會之一的Google I/O 2016年開發者大會在美國時間18日上午登場，這次Google端出不少新東西，詳細可看科技新報的整理報導，還有一件值得關注的事，Google在大會上揭露公司正在打造機器學習專用的芯片－－TPU（Tensor Processing Unit）。
Google人工智能Alpha Go在日前贏了韓國圍棋九段高手李世乭，AlphaGO致勝的關鍵，就在于結合機器學習（Machine Learning）與深層類神經網絡（deep neural networks），模擬圍棋高手如何分析盤面、找出最有利的下法，步步為營。Google CEO桑德爾·皮查（Sundar Pichai）在18日Google I/O大會上進一步揭露了這當中的秘密。
皮查指出，Google專門為深層類神經網絡設計了特殊應用IC（application-specific integrated circuit,ASIC），以ASIC為基礎的硬件或軟件，將能透過分析大量的數據學習特殊任務，Google藉由神經網絡得以辨識物件、照片中的人臉、了解傳到Android手機上的說話指令，以及翻譯技術，甚至因此改變了Google搜索引擎。也是這項技術提升了Alpha GO的計算速度，并使其思慮看得更深遠。
Google將運用此技術打造的機器學習專用芯片稱之為TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家博客文章稱，由于TPU專為機器學習所運行，得以較傳統CPU、GPU降低精度，在計算所需的電晶體數量上，自然可以減少，也因此，可從電晶體中擠出更多效能，每秒執行更復雜、強大的機器學習模組，并加速模組的運用，使得使用者更快得到答案，Google指出，團隊已經在數據中心執行TPU超過一年，且發現TPU能讓機器學習每瓦提高一個數量級，粗略來說，相當于摩爾定律中芯片效能往前推進了七年或者三代。搭載TPU的機板只要安裝在Google數據中心的硬盤插槽上即可。
（Source：Google）
Google在去年發布機器學習系統TensorFlow，并強調其為開源，意味著任何人都可以使用甚至修改這套軟件引擎，但不代表外部使用者可共享Google TPU的設計，不過可以透過Google云端服務使用Google各式機器學習軟硬件服務。
而Google揭露了這項計劃也為半導體巨頭們帶來警訊，Google并未使用、或甚少使用IC大廠的芯片，而是自己自行研發芯片，微軟目前也利用FPGA加速人工智能運算，當自制芯片風潮從蘋果、小米等智能手機廠商，吹向Google、微軟等網絡、軟件公司，半導體產業會不會因此洗牌，或產生質變同樣值得關注。
編輯：admin 最后修改時間：2017-12-13
