隨著人工智能的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)的處理能力也越來越重要。而要實(shí)現(xiàn)人工智能的范圍擴(kuò)大，需要更好的處理器。以前，使用GPU已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的主流，但是隨著TPU材料的出現(xiàn)，GPU已經(jīng)慢慢開始退出市場(chǎng)。TPU材料得益于其卓越的性能，在人工智能領(lǐng)域中正迅速成為新一代計(jì)算利器。
TPU材料是一種集成電路，通常用于加速人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序。它首次由谷歌于2016年發(fā)布，被稱為Tensor Processing Unit（張量處理器）。谷歌最早開發(fā)和利用TPU的目的是為了提高其服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間和降低計(jì)算成本。除了谷歌，其他公司如微軟也在使用TPU。
相比較于GPU，在處理大規(guī)模計(jì)算時(shí)，TPU材料擁有更加優(yōu)秀的性能。TPU材料的峰值性能近 100 PFLOPS（即每秒能處理的浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)），比目前最快的計(jì)算機(jī)“天河二號(hào)”還要快 15 倍。同時(shí)，使用TPU材料的人工智能計(jì)算機(jī)也不會(huì)像GPU那樣受到緩存、內(nèi)存大小等限制，可以完美支持超過100GB的內(nèi)存占用。
TPU材料除了性能卓越外，其最大的特點(diǎn)還在于其對(duì)人工智能任務(wù)的優(yōu)化。在設(shè)計(jì)TPU材料時(shí)，谷歌考慮了人工智能計(jì)算時(shí)最為常見的運(yùn)算模式，出于這種考慮而將TPU材料進(jìn)行了專門的設(shè)計(jì)。在處理人工智能模型時(shí)，TPU材料可以花費(fèi)更少的時(shí)間來執(zhí)行這些任務(wù)，因此整體處理速度更快。其對(duì)于不同的模型和應(yīng)用程序都有一定的適應(yīng)性，可說是人工智能處理領(lǐng)域的全能選手。
總結(jié)一下，TPU材料相對(duì)于GPU和CPU這些處理器，更加專注于人工智能領(lǐng)域，設(shè)計(jì)更為優(yōu)秀，性能也更加出色。與GPU相比，TPU材料的設(shè)計(jì)更加高效，更加輕松地適應(yīng)各種任務(wù)和應(yīng)用程序，這使得TPU材料成為許多公司和組織中的人工智能任務(wù)自動(dòng)化利器。它的出現(xiàn)將可以推動(dòng)整個(gè)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展更上一層樓。
當(dāng)然，盡管TPU材料在人工智能領(lǐng)域中的優(yōu)勢(shì)明顯，但它依然只是人工智能計(jì)算的一部分。未來是否會(huì)出現(xiàn)更加優(yōu)秀的處理器，我們也不得而知，但相信隨這人工智能的發(fā)展，更好的處理器會(huì)不斷切入人工智能領(lǐng)域，給人們帶來更多的驚喜。