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谷歌定制機器學(xué)習(xí)芯片強悍:比GPU加CPU至少快15倍

作者: 時間:2017-04-07 來源:新浪科技 收藏

  北京時間4月6日消息,開發(fā)定制芯片,它可以提高算法的運算速度,這不是什么秘密。管這些處理器叫作Tensor Processing Units(簡稱TPU),2016年5月,在I/O開發(fā)者大會上首次展示了TPU,之后再也沒有提供更多細節(jié),谷歌只是說它正在用TPU優(yōu)化TensorFlow框架。今天,谷歌公布了更多內(nèi)容。

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/201704/346274.htm

  根據(jù)谷歌自己制定的基準(zhǔn),TPU執(zhí)行谷歌常規(guī)任務(wù)時,速度比標(biāo)準(zhǔn)GPU/CPU組合產(chǎn)品平均快了15倍至30倍。標(biāo)準(zhǔn)GPU/CPU組合產(chǎn)品將英特爾Haswell處理器與Nvidia K80 GPU安裝在一起。數(shù)據(jù)中心極為重視能耗,使用TPU后每瓦特性能(也就是TeraOps/Watt,每萬億次/瓦特)提高了30-80倍。請注意,谷歌提供的數(shù)據(jù)是在生產(chǎn)過程中使用機器學(xué)習(xí)模型時獲得的,并不是最初創(chuàng)建模型時的數(shù)據(jù)。

  谷歌還表示,大多數(shù)架構(gòu)師優(yōu)化芯片是為了提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,不過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只占了數(shù)據(jù)中心負載的5%,大部分應(yīng)用使用的是多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

  2006年,谷歌開始研究如何將GPU、FPGA、定制ASICS應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心。不過當(dāng)時并沒有太多應(yīng)用因為特殊硬件獲益,許多繁重的任務(wù)可以用數(shù)據(jù)中心多余的硬件完成。

  到了2013年情況開始改變,當(dāng)時谷歌認為DNN將會變得流行起來,數(shù)據(jù)中心的計算需求將會翻倍,如果用傳統(tǒng)CPU計算成本相當(dāng)高。正因如此,谷歌啟動一個項目,用定制ASIC完成推算,采購現(xiàn)在GPU用于訓(xùn)練。谷歌報告稱,與GPU相比,將成本效益提高10倍就是它的目標(biāo)。



關(guān)鍵詞: 谷歌 機器學(xué)習(xí)

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