谷歌重磅发布云端人工智能芯片相关人工智能概念股龙头一览(2

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来源：互联网
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2017-06-05
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　　据DeepTech深科技（8.19 -0.61%，买入）5月18日消息，在开幕主旨中，Sundar Pichai正式宣布现已将整体战略从“移动优先”转变为“AI优先”。因此，谷歌搭建了全新的AI优先型数据中心，并在 2016 年发布专门为机器学习定制的TPU（张量处理单元）。TPU与CPU、GPU相比，效率提高了15-30倍，能耗降低了30-80倍。

　　事实上，TPU已经部署到了几乎所有谷歌的产品中。不论你使用 GOOGle 搜索、还是与 Google Assistant 对话，甚至在AlphaGo与李世石的围棋大战中，TPU也起到了关键作用。

　　一般而言，机器学习分为两部分：训练（Train）与应用（Inference）。通过训练来建立神经网络，要求很强大的计算能力；应用则是去完成分辨图片上是猫是狗等具体任务。而 TPU 主要是用来优化应用端的，而训练端目前还是需要使用GPU。比如，谷歌目前每个机器翻译模型，都需要 100 个 GPU 上花一周时间去完成 30 亿个词语的训练。

　　谷歌发布的Cloud TPU则是同时针对训练和应用两方面。全新的Cloud TPU拥有四个处理芯片，每秒可完成180 tflops计算任务。将 64 个 Cloud TPU 相互连接可组成谷歌称之为Pod的超级计算机，Pod将拥有11.5 petaflops的计算能力（1 petaflops为每秒进行1015次浮点运算）这对AI领域的研究来说将常重要的基础性工具。

　　之所以将其称之为 Cloud TPU 是因为这些全新硬件将加入谷歌云计算平台，并整合进谷歌计算引擎（Google Compute Engine）。谷歌要打造全世界最好的机器学习计算平台，所以也希望为开发者们提供最好、最广泛的硬件选择，从CPU、到 GPU（包括 Nvidia 上周最新发布的 GPU 产品）、再到 TPU。

　　目前，谷歌已将所有人工智能相关工作全部纳入新建立的Google.ai，目的是集中公司内部所有优势资源与人力来研发真正能人类的AI技术。Google.ai将聚焦三个方面：从事最前沿的技术研发、提供最好的软硬件工具、探索AI的实际应用。

　　此外，谷歌还发布了一个全新版本的TensorFlow，这个专门为移动设备开发的版本名为TensorFlow Lite这个全新的程序集允许开发者们编写更为简洁的深度学习模型，从而可以在 Android 智能手机等移动设备上运行。

　　由于谷歌已经了众多在 Android 平台上运行的 AI 相关服务，也确实有必要开发一个更为精简、高效的全新架构来满足在移动设备上运行的需要。谷歌将开源 TensorFlow Lite，并在今年晚些时间 API 端口。