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谷歌為其AI機器人設計芯片,英特爾慌了

編輯觀點: Google除了開發這款能夠驅動深層神經網絡的處理晶片,甚至還開放原始碼能讓所有使用者能夠修改使用,真的是除了INTEL之外對所有的使用者來說都是好消息!!

谷歌為其AI機器人設計芯片,英特爾慌了
谷歌設計了用於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裡的物體和麵孔、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,如芯片製造商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。“TPU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。”谷歌在博客文章中發布。“正 因為如此,我們可以把每秒的操作更多地集成矽,使用更複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。”

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,對芯片製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,而英特爾的煩惱在於,谷歌有一天會設計自己的中央處理器。

via wired

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現職負責 XFastest 網站之產業動態、新聞稿發送和產品測試。