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谷歌要为其AI机器人设计芯片英特尔慌了!

本文摘要:谷歌设计了用作驱动深层神经网络的计算机芯片,深层神经网络的人工智能技术新的发明者了互联网服务运营方式。 美国时间18号上午,在谷歌I/O2016,CEO桑德尔皮蔡(SundarPichai)回应,谷歌设计了一个ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuits:专用集成电路),专门针对深层神经网络。 这些硬件和软件的网络,可以通过分析大量的数据自学特定任务。

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谷歌设计了用作驱动深层神经网络的计算机芯片,深层神经网络的人工智能技术新的发明者了互联网服务运营方式。  美国时间18号上午,在谷歌I/O2016,CEO桑德尔皮蔡(SundarPichai)回应,谷歌设计了一个ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuits:专用集成电路),专门针对深层神经网络。

这些硬件和软件的网络,可以通过分析大量的数据自学特定任务。谷歌用于神经网络来辨识照片里的物体和面孔、解读你对Android手机讲出的命令、或者翻译成语言文本。该技术甚至开始转变谷歌的搜索引擎。

  谷歌将其芯片称作张量处理单元(TensorProcessingUnit:全称TPU),因为它承托着TensorFlow(研发的第二代人工智能自学系统),软件引擎驱动其深度自学服务。  去年秋天,谷歌公布了TensorFlow的对外开放源代码许可证,这意味著公司之外的任何人都可以用于,甚至改动这个软件引擎。谷歌会分享其设计的TPU,但外人可以通过有所不同的谷歌云服务利用其机器学习硬件和软件。  谷歌只是将深度自学重新加入到普遍的互联网服务的众多公司之一,还有Facebook、微软公司和Twitter。

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一般来说,这些互联网巨头推展他们的神经网络与图形处理单元,或GPU,如芯片制造商NVIDIA。但还包括微软公司在内的一些公司,也正在探寻现场可编程门阵列(fieldprogramablegatearrays:全称FPGA),可以编程为特定任务的芯片。据谷歌所说,驱动在线服务的数据中心内部的海量硬件机架,TPU板就像硬盘驱动器一样加装到完全相同的插槽,对比其他的硬件,它获取了一系列每瓦数量级更佳的优化性能的机器学习解决方案。

TPU是专门机器学习应用于而设,让芯片更为相容的增加计算精度,这意味著每个操作者它必须的晶体管更加较少。谷歌在博客文章中公布。

于是以因为如此,我们可以把每秒的操作者更好地构建硅,用于更加简单和强劲的机器学习模型,更加较慢地应用于这些模型,让用户更加很快取得更加智能的结果。  这意味著,除其他事项外,谷歌用于芯片的方式不像Nvidia,也不像其他公司用于较少的芯片。

同时我们还可以显现出,谷歌期望打造出自己的芯片,对芯片制造商来说是个坏消息,尤其是世界上仅次于的:英特尔。英特尔处理器驱动着谷歌内部可观的计算机服务器,而英特尔的苦恼在于,谷歌有一天不会设计自己的中央处理器。


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