Корпорация Google значительно продвинулась в плане машинного обучения благодаря своему собственному чипу, который использует уже на протяжении года.

В последние годы о разработке нового чипа ходили слухи, которые основывались на объявлениях от корпорации с вакансиями на работу. Но до сегодняшнего дня ничего доподлинно не было известно.

Чип зовется Tensor Processing Unit (или TPU). Инженер Google Норм Джуппи сообщает о нем, как о чипе-ускорителе, что говорит о повышении скорости выполнения определенных задач.

На конференции I/O, прошедшей в среду, генеральный директор Пичаи заявил, что TPU предоставляет на порядок более высокую производительность на ватт потребляемой мощности для выполнения задач машинного обучения, чем существующие чипы. TPU не станет заменой CPU или GPU, но оно может ускорить процессы машинного обучения без увеличения объемов потребления.

В то время как машинное обучение становится все более значимым во всех видах приложений - от распознавания голоса до языкового перевода и анализа данных, - наличие чипа, ускоряющего рабочие нагрузки, имеет большое значение для поддержания существующих темпов технических достижений.

Закон Мура замедляется, т.е. с каждым новым поколением процессоров прирост производительности уменьшается, но использование ускорителей для выполнения ключевых задач становится все более важным. Google утверждает, что TPU обеспечит эквивалентный прирост мощностей трем поколениям по Закону Мура, т.е. примерно на 7 лет.

Урс Хельцл, старший вице-президент технической инфраструктуры Google, во время конференции I/O сообщил, что TPU сможет ускорить процессы машинного обучения, однако выполнения некоторых функций все еще требуются CPU и GPU. Он также сказал, что Google занялась разработкой TPU два года назад. На данный момент Google использует тысячи таких чипов. Хельц говорит, что корпорации не нужно иметь TPU в каждом стеллаже.

Говоря о возможности продажи TPU, корпоративный директор Диан Грин заявила, что Google не планирует продавать чипы другим компаниям.