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3分鐘搞懂AI芯片,為什么TPU被全世界看好?

日期:2020-05-25   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:人工智能的實(shí)現(xiàn)需要依賴三個(gè)要素:算法是核心,硬件和數(shù)據(jù)是基……

   人工智能的實(shí)現(xiàn)需要依賴三個(gè)要素:算法是核心,硬件和數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。

 

  什么是CPU?

 

  CPU主要包括運(yùn)算器(ALU,Arithmetic and Logic Unit)和控制器(CU,Control Unit)兩大部件。CPU主要包含運(yùn)算邏輯器件、寄存器部件以及控制部件等。CPU就像一個(gè)有條不紊的管家,我們吩咐的事情總是一步一步來做。但是隨著摩爾定律的推進(jìn)以及人們對(duì)更大規(guī)模與更快處理速度的需求的增加,CPU好像執(zhí)行起任務(wù)來就不那么令人滿意了。
 

3分鐘搞懂AI芯片,為什么TPU被全世界看好?

  什么是GPU?

 

  GPU全稱為Graphics Processing Unit,中文為圖形處理器,就如它的名字一樣,GPU最初是用在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備(如平板電腦、智能手機(jī)等)上運(yùn)行繪圖運(yùn)算工作的微處理器。因?yàn)閷?duì)于處理圖像數(shù)據(jù)來說,圖像上的每一個(gè)像素點(diǎn)都有被處理的需要,這是一個(gè)相當(dāng)大的數(shù)據(jù),工業(yè)機(jī)器人維修,所以對(duì)于運(yùn)算加速的需求圖像處理領(lǐng)域最為強(qiáng)烈,GPU也就應(yīng)運(yùn)而生。
 

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  這就好比在畫一幅畫的時(shí)候CPU是用一支筆一筆一筆的來畫,而GPU則是多支筆對(duì)不同的位置同時(shí)進(jìn)行描繪,那自然效率就是突飛猛進(jìn)的。

 

  什么是TPU?

 

  隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法越來越多的應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域并表現(xiàn)出優(yōu)越的性能,例如街景、郵件智能回復(fù)、聲音搜索等,對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法硬件上的支持也越來越成為一種需要。目前很多的機(jī)器學(xué)習(xí)以及圖像處理算法大部分都跑在GPU與FPGA上面。
 

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  TPU的靈感來源于Google開源深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow,所以目前TPU還是只在Google內(nèi)部使用的一種芯片。TPU也就是TensorProcessorUnit,Google為機(jī)器學(xué)習(xí)定制的專用芯片(ASIC),專為Google的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow而設(shè)計(jì)。TPU3.0采用8位低精度計(jì)算以節(jié)省晶體管,速度能加快最高100PFlops(每秒1000萬億次浮點(diǎn)計(jì)算)。

 

  新發(fā)布的TPU3.0使用8位低精度計(jì)算以節(jié)省晶體管,對(duì)精度影響很小但可以大幅節(jié)約功耗、加快速度,同時(shí)還有脈動(dòng)陣列設(shè)計(jì),優(yōu)化矩陣乘法與卷積運(yùn)算,并使用更大的偏上內(nèi)存,減少對(duì)系統(tǒng)內(nèi)存的依賴。
 

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  同時(shí),谷歌在Cloud Next 大會(huì)上發(fā)布了兩款新設(shè)備,其可以幫助專業(yè)工程師在處理器內(nèi)核上構(gòu)建支持設(shè)備端機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的新產(chǎn)品。這兩款新設(shè)備是:AIY Edge TPU Dev 開發(fā)板和 AIY Edge TPU 加速器,KUKA機(jī)器人維修,二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。

 

  Edge TPU 是 Google 的特定用途 ASIC 芯片,專為在設(shè)備上運(yùn)行 TensorFlow Lite ML 模型而設(shè)計(jì)。Edge TPU 的大小不及一美分硬幣,卻能在這兩個(gè)方面均有不俗表現(xiàn)。Edge TPU 可以加速設(shè)備上的 ML 推理,或與 Google Cloud 配對(duì),機(jī)器人維修,創(chuàng)建完整的云到邊緣 ML 堆棧。
 

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  AIY Edge TPU Dev 開發(fā)板是一體化開發(fā)板,可以用來對(duì)要求快速 ML 推理的嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行原型設(shè)計(jì)。其基板可提供您對(duì)設(shè)備進(jìn)行高效原型開發(fā)所需的全部外設(shè)連接,包括一個(gè)可與各種電氣元件集成的 40 引腳 GPIO 接頭。其另一特點(diǎn)在于,當(dāng)您準(zhǔn)備好擴(kuò)展后,可以將其可移動(dòng)模塊化系統(tǒng) (SOM) 子板直接集成到您自己的硬件中。
 

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  當(dāng)然,谷歌的TPU針對(duì)的是TenserFlow框架。而同樣開源的深度學(xué)習(xí)框架可不止谷歌一家提供。Facebook今年的F8開發(fā)者大會(huì)上,F(xiàn)acebook也宣布了即將到來的PyTorch 1.0beta版新框架。深度學(xué)習(xí)間的框架之爭顯然也會(huì)影響到谷歌TPU的發(fā)展。

 

  你覺得谷歌TPU瞄準(zhǔn)的是誰呢?是同樣致力于提供強(qiáng)大計(jì)算能力的云服務(wù)商微軟,還是致力于在谷歌之外構(gòu)建起另一套開源框架、生態(tài)的Facebook呢?或者,是發(fā)了礦卡財(cái)又可能被美國限制非官方合作的英偉達(dá)?

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