谷歌

加利福尼亚州圣何塞 — — 谷歌的新处理器加速机器学习在日程很紧下, 建造说规范 Jouppi，一个资深芯片设计师和杰出的硬件工程师领导的努力。

“我加入谷歌 2.5 年前，并已经有一些努力进行中……重点是快速，出来的东西”在 EE 时报采访中说 Jouppi。

决定进行大约三年前使自定义芯片，以加速谷歌的机器学习算法。杰夫院长顶部谷歌软件工程师，帮助的提升项目的早期阶段。

芯片，称为张量后谷歌 TensorFlow 算法的加速处理单元 (Tpu) 有在 Google 的数据中心中运行超过一年。”滑过雪是非常有挑战性，团队做了很好的 — — 一个短的时间表可以帮助你更关注，它回答了很多问题，”Jouppi 说。港泉SMT

Jouppi 抵达 2013 年 9 月之前，谷歌的工程师们已经使用 Cpu、 Gpu 和 Fpga 评估。”他们决定都足够大，他们想要直接去自定义硅定制的好处，”他指纸从斯坦福大学建议自定义硅可以提供改进的数量级马克 · 霍罗威茨说

谷歌可能在秋天，揭示有关 Tpu 的一些细节，但现在它保持沉默对其内部工作原理。例如，Jouppi 不会评论是否他们处理的神经网络训练。他会只说他们是更有效地比标准件因为他们使用”低精度仅使用所需位数”。

谷歌可能在秋天揭示有关其 TPU 的详细信息。(图像 ︰ 谷歌)

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