人工智能是當(dāng)今科技領(lǐng)域內(nèi)發(fā)展最為迅速的領(lǐng)域之一，各大科技公司將大量的投資和人力資源用于研究人工智能技術(shù)。但是，人工智能的應(yīng)用依然存在許多局限性，比如數(shù)據(jù)處理效率等方面的問題。為了解決這些問題，谷歌提出了一種全新的材料技術(shù)——TPU，以支持更高效的人工智能科技應(yīng)用。
TPU，全稱為Tensor Processing Unit，是谷歌專門為人工智能應(yīng)用研發(fā)的一種ASIC芯片。這是一種定制的集成電路，主要解決處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的計算問題。相比較于傳統(tǒng)的處理設(shè)備，TPU在計算速度和效率上有著一定的優(yōu)勢。TPU在谷歌支撐其大規(guī)模機器學(xué)習(xí)算法的智能系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用。
傳統(tǒng)CPU以及GPU都可以處理人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且也已經(jīng)具有相當(dāng)?shù)乃俣龋菍τ赥PU來說，它不僅針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了優(yōu)化，而且策略也比其他設(shè)備更有效率。在追求不斷提升計算速度的同時，TPU更加關(guān)注功耗方面的問題。
在TPU中，低功耗也成為了設(shè)計指導(dǎo)思想之一。由于人工智能算法是一種計算密集型的操作，GPIO和DRAM等應(yīng)該在精確定制的溫度范圍內(nèi)，而且仍能在較低的能量損失下正常工作。
在進行深度學(xué)習(xí)算法時，TPU比CPU和GPU更擅長進行并行化處理。CNN包含著大量的層級結(jié)構(gòu)。對于CPU/GPU來說，每建立一層網(wǎng)絡(luò)都需要一定的時間，而TPU則可以按照優(yōu)化算法直接一次完成所有的網(wǎng)絡(luò)層級，使得整個過程得到進一步加速。
除了速度和效率方面的優(yōu)勢外，TPU還存在其他優(yōu)勢。其中很重要一點是可編程性。因為人工智能領(lǐng)域的研究在不斷變化和發(fā)展，TPU可編程性很高，因此不僅適合當(dāng)今的應(yīng)用要求，還能滿足未來的要求。TPU可以根據(jù)需要定制參數(shù)，定制任務(wù)，以此來滿足不同應(yīng)用的需要。
總的來說，TPU作為新興的芯片技術(shù)，已經(jīng)成為谷歌人工智能工作中的重要組成部分。它不僅在計算速度和功耗方面有著顯著的優(yōu)勢，還擁有較高的編程靈活性。這一材料技術(shù)的成熟將有助于加速人工智能的進一步發(fā)展，未來也有很大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
