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谷歌設計了用于驅動深層神經網絡的計算機芯片，深層神經網絡的人工智能技術重新發明了互聯網服務運營方式。
美國時間18號上午，在谷歌I/O 2016，CEO桑德爾·皮蔡（Sundar Pichai）表示，谷歌設計了一個ASIC（Application Specific Integrated Circuits：專用集成電路），專門針對深層神經網絡。這些硬件和軟件的網絡，可以通過分析大量的數據學習特定任務。谷歌使用神經網絡來識別照片里的物體和面孔、理解你對Android手機說出的命令、或者翻譯語言文本。該技術甚至開始改變谷歌的搜索引擎。
谷歌將其芯片稱為張量處理單元（Tensor Processing Unit：簡稱TPU），因為它支撐著TensorFlow（研發的第二代人工智能學習系統），軟件引擎驅動其深度學習服務。
去年秋天，谷歌發布了TensorFlow的開放源代碼許可證，這意味著公司之外的任何人都可以使用，甚至修改這個軟件引擎。谷歌不會共享其設計的TPU，但外人可以通過不同的谷歌云服務利用其機器學習硬件和軟件。
谷歌只是將深度學習加入到廣泛的互聯網服務的眾多公司之一，還有Facebook、微軟和Twitter。通常，這些互聯網巨頭推動他們的神經網絡與圖形處理單元，或GPU，如芯片制造商NVIDIA。但包括微軟在內的一些公司，也正在探索現場可編程門陣列（field programmable gate arrays：簡稱FPGA），可以編程為特定任務的芯片。據谷歌所說，驅動在線服務的數據中心內部的海量硬件機架，TPU板就像硬盤驅動器一樣安裝到相同的插槽，對比其他的硬件，它提供了“一系列每瓦數量級更好的優化性能的機器學習”解決方案?！癟PU是專為機器學習應用而設，讓芯片更加兼容的減少計算精度，這意味著每個操作它需要的晶體管更少?！惫雀柙诓┛臀恼轮邪l布。 “正因為如此，我們可以把每秒的操作更多地集成硅，使用更復雜和強大的機器學習模型，更快速地應用這些模型，讓用戶更為迅速獲得更智能的結果?！?/p>
這意味著，除其他事項外，谷歌使用芯片的方式不像Nvidia，也不像其他公司使用更少的芯片。同時我們還可以看出，谷歌希望打造自己的芯片，對芯片制造商來說是個壞消息，特別是世界上最大的：英特爾。英特爾處理器驅動著谷歌內部龐大的計算機服務器，而英特爾的煩惱在于，谷歌有一天會設計自己的中央處理器。
via wired
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