Специалисты компании Google разработали специализированный тензорный процессор второго поколения, имеющий производительность в 45 терафлопс. Четыре таких процессора объединены в модуль, суммарной производительностью в 180 терафлопс, который может использоваться в качестве самостоятельной единицы, обеспечивающей работу алгоритмов глубинного машинного изучения и искусственного интеллекта. А немного позже в этом году система из тысячи таких процессоров, производительностью 44 петафлопса, станет частью облачного сервиса Google Cloud Compute, доступ к которой совершенно бесплатно смогут получить разработчики систем машинного изучения и искусственного интеллекта.

Напомним нашим читателям, что даже первые тензорные процессоры (Tensor Processing Units, TPU) первого поколения, ориентированные на выполнение специализированных задач, демонстрировали в 10-30 раз большую производительность, чем обычные процессоры и графические процессоры. При этом, эффективность работы тензорных процессоров превосходила эффективность других процессоров в 30-80 раз. Именно на тензорных процессорах работала система Alpha Go, которая одержала ряд впечатляющих побед над самыми именитыми игроками в китайскую игру Го.

Тензорные процессоры второго поколения предназначены для выполнения задач двух основных типов, для задач, связанных с изучением и самообучением, и для делания выводов на основе анализируемых данных. При этом, оба типа задач, традиционно реализуемые при помощи разных аппаратных средств и программных алгоритмов, могут выполняться на тензорном процессоре одновременно и синхронизируясь друг с другом.

Тензорные модули с четырьмя процессорами могут быть объединены в группы по 64 модуля, производительность одной такой группы составляет 11.5 петафлопс, и именно такие группы будут использоваться в сервисе Google Cloud Compute. Разработчики смогут программировать все это при помощи TensorFlow, самой распространенной программной оболочки, доступной через сервис GitHub. Также компания разработала унифицированный высокоуровневый программный интерфейс (API), который позволит запускать алгоритмы машинного изучения с минимальными изменениями исходного кода, как на обычных процессорах, так и на графических или тензорных процессорах в любом варианте их комбинаций.

И в заключение следует отметить, что предоставляя бесплатный доступ к «облаку тензорных процессоров», компания Google, со слов ее представителей, преследует единственную цель — ускорить, насколько это максимально возможно, темп исследований в области машинного изучения и искусственного интеллекта, плюс сделать это все максимально открытым и доступным для всех заинтересованных лиц.