今天，谷歌宣布开发了第二代张量处理单元(TPU)芯片，该公司称这是其训练人工智能模型能力的一次巨大飞跃。

第二代TPU可以通过谷歌的云平台获得，该平台承诺为研究人员、企业和谷歌提供更快的人工智能模型培训和操作。谷歌现在利用TPU推动其人工智能——从theGoogle.com搜索引擎转向翻译、计算机视觉和其他服务。

这一消息是由CEO桑达尔皮查伊在谷歌年度开发者大会(google I/O)的第一天宣布的。

第二代TPU芯片每秒可以处理多达180万亿次浮点运算。谷歌大脑团队负责人杰夫迪恩(Jeff Dean)表示，这种速度可以将一些人工智能的培训时间从几周缩短到几个小时或几天。

Dean说：“实验周期如此之长，这意味着机器学习工程师和研究科学家的一些最稀缺和最宝贵的时间将不得不等待几天甚至几周才能看到实验结果。”从这个角度来看，我们新的大规模翻译模型需要一整天的时间在全球最快的32个商用GPU上进行训练，而八分之一的TPU pod只需要6个小时就可以完成这项工作。(TPU pod是超级计算机中TPU芯片的集合。)

直到上个月，75位合著者在这个芯片上发表了一篇论文，人们才更多地了解了谷歌制造的张量处理单元(尤其是机器学习)。

在一年前的I/O大会上首次亮相后，第一代TPU现在被用于每一个谷歌搜索查询，并在帮助AlphaGo赢得竞争的系统中发挥了作用。两年来，TPU一直是谷歌人工智能服务的一部分。第一年，它不在公众视野之内。

与第一代TPU不同，第二代TPU将能够运行机器学习训练和推理，并在这两个机器学习过程中发挥作用。第二代张量处理单元(TPU)将与TensorFlow和CPU或GPU系统配合使用，后者可以处理咖啡因2、英特尔Skylake或英伟达的Volta等AI模型。

图：谷歌第二代张量处理单元芯片

今天也标志着TensorFlow研究云的推出，这是一项为顶级研究机构和科学家提供免费的第二代TPU访问的举措，以交流他们的工作成果。

Dean说：“获得这些免费计算资源的研究人员必须愿意公开发表他们的研究成果，甚至可能公布与研究相关的代码。”

和第一代TPU一样，Dean表示，第二代TPU芯片将在谷歌提供的一系列人工智能服务中发挥作用，从翻译到使用计算机视觉，再到识别要销售的产品。

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