Google 研發了一塊TPU 晶片，省下建資料中心的錢還推動了 ...

由於有了自己的晶片，Google 不用再購買別家的晶片來適應自己的神經網路和人工智慧架構，而Google 甚至有可能成為TPU 晶片的供應商，因為像Facebook， ... 集團資訊 關於我們 集團介紹 我們的團隊 旗下媒體 關鍵評論網 everylittled. INSIDE 運動視界 Cool3c 電影神搜 未來大人物 歐搜哇 旗下節目 多元服務 Ad2 Taketla拿票趣 關鍵議題研究中心 Cr.ED ShareParty 達思智能科技 與我們合作 內容行銷與廣告業務 異業合作 原創內容暨內容媒體業者合作 加入我們 新聞中心 趨勢 Google研發了一塊TPU晶片，省下建資料中心的錢還推動了機器學習的發展 2017/04/06 【合作媒體】iFanr愛範兒 Google 、機器學習 、TPU 、資料中心 TPU晶片的未來現在看來很明朗，而機器學習和人工智慧發展的步伐，或許也會因此加快。

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Google所提供的網路服務可能是地球上最大的電腦網路，這套網路擁有15個倉庫大小的資料中心，並分佈在四塊大陸上。

你可能會認為這個網路已經足夠強大，日常使用Google自家的各種服務完全沒有問題，但Google並不這麼認為，Google的工程師們也不這麼認為，他們擔心這套已經非常龐大的網路有一日會不堪重負。

為了省錢，自己做晶片大約在六年前，Google為其Android系統加入了新的語音辨識技術，也就是我們熟悉的GoogleNow和GoogleAssistant。

除了工作就是思考的Google工程師突然想到，如果世界上每個Android手機用戶，每人每天使用Google的語音搜尋服務3分鐘，那麼所需要的資料中心大小至少是現在的兩倍之多，如果用戶更加頻繁的使用Google語音服務，那麼當前的資料中心將不堪重負。

此外，Google當時已經開始研究使用深度神經網路和複雜的數學系統來開發其語音辨識服務，這使得其語音服務可以通過分析大量的數據來學習一些特定的任務處理能力。

而這種機器學習形式，不但重新發明了語音辨識，還促進了圖像辨識，機器翻譯，網路搜尋等技術的發展，但它對數據處理的能力要求非常苛刻。

由於使用深度神經網路學習技術，Google看到機器的辨識錯誤率下降了25％，但是這種進步需要更強大的數據處理能力，也就是說，需要更多的資料中心。

資料中心不夠用，那就多建幾座嘍？可是建這麼多資料中心是要花上不少錢的，像Google這種財大氣粗的公司也不是拿錢不當錢，精打細算過日子的理智心態也是有的。

因此Google的並沒有豪擲千金將其資料中心的佔地面積翻番，而是專門為運行深度神經網路研製了自家的晶片——TensorProcessingUnit,TPU（不是那個用來做手機殼的材料）。

在TOPS/Watt測試中，TPU的性能高於標準處理器30到80倍，這個測試結果非常的可觀。

一顆晶片頂一座資料中心？Google在去年五月首次透露了自家這款定制處理器，但並沒有過多的透露其細節。

現在，負責TPU晶片研發的NormJouppi和他的團隊發表了一篇文章，詳細說明了該計畫，並解釋了TPU的運行方式以及對一些特殊問題的解決方案。

Google的TPU晶片僅用於執行神經網路服務，只是在用戶使用Android手機啟用語音指令或搜尋指令的時候才會運行。

由於神經網路擁有自主學習的能力，因此不用特意訓練它。

但是，Jouppi說，TPU除了能讓神經網路能夠自主學習和高速運算外，最重要的是，Google不需要為擔心數據運算能力不足而多建額外15個資料中心，這樣便節省了大量的成本。

Wired認為，TPU將為電腦晶片領域帶來重大轉變。

由於Google，Facebook，微軟等網路大廠使用深度神經網路構建其服務的動作越來越多的服務，他們都需要專門的晶片來訓練和運行這些AI模型。

但不同的是，Google在構建自己的晶片，而很多公司還在使用GPU來解決深度神經網路和人工智慧的問題。

Google自家晶片的出現，也為電腦晶片市場帶來了衝擊。

由於有了自己的晶片，Google不用再購買別家的晶片來適應自己的神經網路和人工智慧架構，而Google甚至有可能成為TPU晶片的供應商，因為像Facebook，微軟和亞馬遜這類公司都是晶片的高級買主。

同時，大型的晶片製造商，如英特爾等，也正在研發類似的處理器以適應新的市場需求。

適用於多種神經網路模型此外，Google的這塊TPU晶片可以用在當下任何一個深度神經網路中，包括從圖像辨識中使用的神經網路到用於辨識語音命令的神經網路等。

用Jouppi的話說：我們並不會因為別人打造了一個新的神經網路架構，就把我們這塊晶片當作垃圾扔掉。

不過Jouppi也認為，TPU還有進一步提高性能的空間。

如果使用NVIDIAK80GPU中存的GDDR5顯存，TPU便可以提供比Google當前測試中獲得的更好的性能。

根據Google目前的測試發現，深度神經網路一些服務的性能受到內存頻寬的限制，而GDDR5則能解決這些問題。

Google其實已經在兩年前就用上TPU晶片了，而TPU晶片除了用於圖像辨識和機器翻譯，最值得誇耀的事蹟就是那個在去年打敗韓國棋手李世石的人工智慧AlphaGo了。

TPU晶片的未來現在看來很明朗，而機器學習和人工智慧發展的步伐，或許也會因此加快。

延伸閱讀：QuantifyingtheperformanceoftheTPU,ourfirstmachinelearningchip 分享文章或觀看評論 評論 【合作媒體】iFanr愛範兒 愛范兒.BeatsofBits//中國最出色的新銳科技部落格媒體，全景關注行動網路、集中報導創業團隊，聚焦最潮的智慧裝置及最酷的網路應用，對業界生態、智慧型產品及行動應用程式有著深刻的理解，致力于"獨立、前瞻、深入"的原創報導和分析評論。

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台泥DAKA站啟用NHOA.TCC充電服務。

PhotoCredit:飛宏科技電動車要全面普及化，關鍵要素在於充電樁基礎建設與儲能系統的完備。

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PhotoCredit:飛宏科技使用再生能源、追求環境永續，已是全球銳不可擋的趨勢，加上俄烏戰爭造成全球石油價格波動，各國政府對綠色能源的投資政策將更積極主動。

飛宏科技站在時代交會的關鍵十字路口，林中民最後強調，未來企業會持續聯手戰略夥伴，強化台灣儲能產業鏈技術能量，同時放眼國際市場，爭取下一波全球市場充電設施商機。

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