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2、谷歌图像搜索（谷歌TPU是什么意思 专为人工智能打造的算力神器）
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谷歌TPU是什么意思专为人工智能打造的算力神器
说Qǐ人工智能，大家一定都会有Suǒ耳闻，
其实各个企业或Zhě国家之前关于人工智能De竞争，归根到底是算法和算力的竞争，这篇文章就跟大家聊聊谷歌专为人工智能开发的TPU！TPU项目开始于年，简单来说两个原因：.计算任务不同了，深度神经网络开始兴起，矩阵乘加成为重要的计算loading。.CPU和GPUTài贵了，Google需Yào找便宜De方法，要降低TCO。所以要自己搞芯片的想法就出来了。简单地说，Tā是谷歌在年月的I/O开发者大会上推出的计算神经网络专用芯片，为优化自身的TensorFlow机器学习框架而打造，主要用于AlphaGo系统，以及谷歌地图谷歌相册和谷歌翻译等应用中，Jìn行搜索图像Yù音等模型和技术的处理。区别于GPU，谷歌TPU是一种ASIC芯片方案。ASIC全称为Application-SpecificIntegratedCircuit（应用型专用集成电路，是一种专为某种Tè定应用需求而定制的芯片。但一般来说，ASIC芯片的开发不仅需要花费数年的时间，且研发成本也极高2025年1月三星i8262(f83v)。对于数据中心机房中AI工作负载的高算力需求，许多厂商更愿意继Xù采用现有的GPU集群或GPU+CPU异构计算解决方案，也甚少在ASIC领域冒险。实际上，谷歌在年起就产生了Yào为神经网络研发一款专用芯片的想法，而这一需求在年也开始变得愈发急迫。当时，谷歌提供的谷歌图像搜索谷歌照片谷歌云视觉API谷歌翻译等多种产品和服务，都需要用到深度ShénJīng网络。在庞大的应用规模下，Gǔ歌内部意识到，这些夜以继日运行的数百Wàn台服务器，它们内部快速增长的计算需求，使得数据中心的数量需要再翻一倍才能得到满足。然而，不管是从成本还是从Suàn力上看，内部中心已不能简单地依靠GPU和CPU来维持。神经网络算法一直在演变和Fā展，Zhè套方法的理论还不成熟，应用场景也会在未来几年发生巨大的变化。大家可以想象一下安防无人机智慧大楼无人驾驶，等等等等。每一个子领域都有系统/功Hào/性能一系Liè问题和各种权衡。一方面，Shì算Fǎ多BiànDe情况下，如何发掘计算的内在并行性，又给上层程序员提供Yī个高
效的编程接口，是一个很重要很实际的问题。综合以上信息，TPU是谷歌搞出来的一个专用芯片，国内的芯片公司在搞ASIC挖矿，谷歌在搞ASIC训练人工智能，如果之后人工智能在各个领域发力，tpu也表现良好的话，以后的电脑上说不定就得加上这个硬件！
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