谷歌认为现在的 TPU 仍在硬件和软件方面存在很大的优化空间,比如假定用上了 NVIDIA K80 GPU 中的 GDDR5 内存,那么 TPU 就可以发挥出更好的性能。 此外,谷歌工程师还为 TPU 开发了名为 CNN1 的软件,其可以让 TPU 的运行速度比普通 CPU 高出 70 多倍!
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谷歌原来的 TPU 相比于 GPU 有很大的领先,并帮助 DeepMind 的 AlphaGo 赢得了与李世石的围棋大战。据描述,原来的 700 MHz TPU 有 95 TFlops 的 8 位计算能力或 23 TFlops 的 16 位计算能力,同时功耗仅有 40W。这可比当时的 GPU 快得多,但现在落后于英伟达的 V100;但在单位功耗的计算能力上,TPU 并没落后。
在我们对比 CPU、GPU 和 TPU 之前,我们可以先了解到底机器学习或神经网络需要什么样的计算。如下所示,假设我们使用单层神经网络识别手写数字。 TPU 如果图像为 28×28 像素的灰度图,那么它可以转化为包含 784 个元素的向量。神经元会接收所有 784 个值,并将它们与参数值(上图红线)相乘,因此才能识别为「8」。其...
TPU 的速度非常快、能耗非常小且物理空间占用也更小。tpu放置了成千上万的乘法器和加法器并将它们直接连接起来,以构建那些运算符的物理矩阵。这被称作脉动阵列(Systolic Array)架构。tpu从内存加载数据。当每个乘法被执行后,其结果将被传递到下一个乘法器,同时执行加法。因此结果将是所有数据和参数乘积的和。在大量...