banner
Май 19, 2016
18 Views
Комментарии к записи Собственный компьютерный чип компании Google отключены

Собственный компьютерный чип компании Google

Written by
banner

 

Компания Google разработала свой собственный компьютерный чип для приведения в движение глубоких нейронных сетей в AI технологии.

ASIC является специализированной интегральной схемой, характерной для глубоких нейронных сетей. Эти сети аппаратных средств и программного обеспечения могут решать конкретные задачи на основе анализа огромного количества данных.

компьютерный чип

Google использует нейронные сети для идентифицирования объектов и лиц на фотографиях, распознавания команд телефонах на Android или при переводе текста с одного языка на другой. Эта технология даже начинает трансформировать поисковую систему Google.
Google называла свой чип Процессорным блоком Тензор или TPU, потому что именно он служит опорой TensorFlow, програмному обеспечению глубоких услуг обучения.

Осенью 2015 года Google выпустила TensorFlow по лицензии с открытым исходным кодом и это означает, что любой программист за пределами компании может использовать и даже модифицировать этот программный движок. Это не говорит о том, что Google будет делиться конструкцией TPU, но сторонний человек может использовать аппаратное и программное обеспечение компании Google с помощью различных облачных сервисов Google.

Google является лишь одной из многих компаний, добавляющих глубокое обучение для широкого спектра интернет-услуг. Подобными услугами пользуются Facebook и Microsoft в Twitter. Как правило, эти интернет-гиганты используют нейронные сети с графическими процессорами или чипами такими, как Nvidia.

чип компании Google

Некоторые компании, в том числе и Microsoft, также изучают возможность использования программируемых пользователями вентильных матриц или чипов, которые могут быть запрограммированы для выполнения конкретных задач.

По мнению Google, TPU помещается в тот же слот, что и жесткий диск и обеспечивает на порядок лучше оптимизированную производительность для машинного обучения, чем другие аппаратные решения.

TPU предназначена для машинного обучения приложений, что позволяет чипу быть более терпимым к снижению точности вычислений, то есть требует меньшего количества транзисторов на операцию.

Из-за этого можно использовать более сложные и мощные модели машинного обучения и применять эти модели более быстро, так что пользователи будут получать более интеллектуальные результаты гораздо быстрее.

Беспокойства производителей чипов

Это означает, что Google будет использовать меньшее количество чипов от других компаний. Google готова производить свои собственные чипы, что является плохой новостью для любого производителя чипов, в первую очередь для крупнейшего в мире — Intel.

Компания Intel на сегодняшний день обеспечивает мощности процессоров на главных компьютерных серверах внутри Google и для нее является беспокойством то, что интернет-гигант Google будет в один прекрасный день разрабатывать свои собственные центральные процессоры.

Поделитесь с друзьями!
Article Tags:
Article Categories:
Интернет
banner

Comments are closed.