為機器學習而生的處理晶片－TPU - 科技大觀園

張量處理器（Tensor Processing Unit，TPU）是Google公司為機器學習所開發的特殊專用處理器。

在2016年的Google I/O年會上首次公布了TPU，不過在這之前，Google街景服務 ... 跳到主要內容 展開搜尋 全站搜尋 熱門關鍵字： 半導體 精準醫療 太空 煙火 關閉搜尋 分類 分類項目 關閉分類項目 地理 天文 化學 醫學 科技 社會科學 人類文明 地科 心理 物理 數學 環境 生物 生活科學 醫療 地球科學 Menu 關於我們 文章 本月熱門文章 最新文章 精選文章 科學專題 影音 TechTalk 影音&廣播 活動 學生專區 夥伴 認證 公務人員 教師 網站導覽 English 首長信箱 常見問答 雙語詞彙 關於我們 文章 文章 本月熱門文章 最新文章 精選文章 科學專題 影音 影音 TechTalk 影音&廣播 活動 學生專區 夥伴 認證 認證 公務人員 教師 ::: 首頁 文章 最新文章 PleaceLogin! × 請先登入 登入 註冊 facebook twitter plurk line 中 列印 書籤 ::: 為機器學習而生的處理晶片－TPU 107/09/26 瀏覽次數 1775 湯學文｜ 國立中山大學資訊工程學系 前言   張量處理器（TensorProcessingUnit，TPU）是Google公司為機器學習所開發的特殊專用處理器。

在2016年的GoogleI/O年會上首次公布了TPU，不過在這之前，Google街景服務及世界棋王AlphaGo等知名的應用程式與研究中，都使用到了TPU。

那為什麼要研發這個處理晶片呢?    AlphaGo使用配有TPU的伺服器（圖片來源：https://cloudplatform.googleblog.com/）   更有效地處理任務–TPU的誕生   在現在機器學習正夯的時期，Google公司的許多服務，例如：語音辨識服務，需要透過分析大量的數據來學習處理任務的能力，但是要處理這麼大量的資料，需要更大量或更強大的伺服器來完成。

因此，這個訂制的機器學習處理晶片就誕生了，TPU除了具備在處理機器學習方面能高速運算外，也解決了原本提高伺服器成本的窘境。

  GoogleTPU（圖片來源：https://cloud.google.com/tpu/） 在傳統平行處理大量任務上，我們會想到圖形處理器（GPU），與GPU相比，TPU具有單位成本上高速運算的優點，因為TPU透過降低每一步運算操作所需的運算單元數量，以及使用特殊設計的陣列運算，因此可將功耗約控制在28至40瓦，進而大幅降低功耗。

也因為特殊架構的設計，在處理專用的數據學習任務上，可以很有效地加快運算速度。

  結語   大量數據學習的運算處理器，現在不只有Google公司注意到這方面的需求，許多知名公司也研發了符合各自特殊應用的自主學習運算晶片。

人工智慧蓬勃討論和發展的現在，這類加速學習運算的處理器相信未來也將應用在其他領域上，像是智慧型手機及汽車，我們都會使用到許多辨識功能或者內部大量的數據分析，皆可以透過像是TPU這類專用的處理晶片加速運算。

綜合上述，這類專用處理器很有可能成為未來運算特定人工智慧（AI）任務的趨勢！   副總編輯：國立中山大學資訊工程學系陳坤志教授 總編輯：國立中山大學資訊工程學系黃英哲教授 （本文由科技部補助｢新媒體科普傳播實作計畫｣執行團隊撰稿） 資料來源 In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnitGooglesuperchargesmachinelearningtaskswithTPUcustomchip 機器學習(19) 推薦文章 110/09/30 生技醫療系列2：蛋白質序列—可遠觀也可近看焉？ 張天豪｜ 國立成功大學電機系 儲存書籤 110/09/30 運動與失智症的關係 白明奇｜ 國立成功大學醫學院神經科 儲存書籤 110/09/30 胞外體內的微小分子—microRNA 吳佳慶｜ 國立成功大學細胞生物與解剖學研究所 儲存書籤 110/09/30 抗體，立正站好!-神奇的EOP技術 陳玫岑｜ 國立科學工藝博物館展示組 儲存書籤 OPEN 關於我們 關於我們 文章 本月熱門文章 最新文章 精選文章 科學專題 影音 影音&廣播 TechTalk 活動 活動 學生專區 學生專區 回頂部