Google začal pronajímat vlastní procesor TPU pro umělou inteligenci v cloudu

  • Google začal nabízet vlastní čipy TPU pro strojové učení v cloudu
  • Cloud TPU je zatím v betaverzi v rámci Google Cloud Platform
  • Každé Cloud TPU disponuje výkonem 180 TFLOPS

Google dle očekávání zpřístupnil své vlastní procesory pro akceleraci umělé inteligence a strojového učení s označením TPU (Tensor Processing Unit) v rámci cloudové služby, takže vývojáři po celém světě mohou využít efektivní výkon pro učení a zpracování dat.

Vlastní čip TPU Google odhalil už v roce 2016, kdy vyvinul řešení, které je pro spoustu jeho operací efektivnější, než grafické karty. Google totiž musí zpracovávat obrovské množství dat a spoustu z nich pomocí strojového učení a umělé inteligence. Pro tyto účely jsou vyvinuté čipy několikanásobně efektivnější jak z pohledu výkonu, tak i spotřeby.

Google s těmito čipy také porazil člověka v náročné hře Go!, která je složitější než šachy. Serverový systém AlphaGo tvořený čipy TPU porazil nejen nejlepšího hráče na světě, ale v následujícím souboji i skupiny týmů nejlepších hráčů na světě.

Spousta výkonu pro každého

Cloud TPU je jako jednotná karta tvořená čtyřmi čipy ASIC (Application-specific integrated circuit), které nabízí celkový výkon s plovoucí desetinou řádkou 180 TFLOPS s optimalizací pro TensorFlow. Na stejné desce se rovněž nachází 64 GB rychlé paměti s vysokou propustností, detaily ale Google neuvádí.

Menší paměť by ale mohla být problém pro některé úkoly, které vyžadují pro zpracování dat mnohem větší paměť a nelze je rozdělit na větší počet Cloud TPU. Pokud ale je možné úkol paralelizovat, Google s tím počítá a všechny Cloud TPU jsou v rámci serveru spojené rychlou speciální sítí v rámci superpočítačů s označením TPU pods.

Tyto systémy jsou schopné efektivně zpracovat výkon v oblasti petaflopů a Google oznámil, že budou dostupné k pronájmu ještě během tohoto roku.

Snadné využití

Místo toho, aby vývojáři museli své programy složitě přepisovat a programovat přímo pro tyto specializované karty, Cloud TPU je k dispozici přímo s vysokoúrovňovými API pro TensorFlow, díky čemuž lze kompatibilní systémy velmi snadno a rychle napojit.

Google navíc nabízí jako open source několik vlastních výkonných implementací pro již hotové modely, které jsou pro Cloud TPU optimalizované. Typicky se jedná například o různé modely pro zpracování obrázků (fotografií), zpracování textu, rozpoznávání objektů a podobně. Díky vysokému výkonu lze navíc vše zpracovat výrazně rychleji.

Zástupci ze společnosti Lyft (menší konkurence Uberu) uvedli, že jejich modely využívající učení pomocí hlubokých neuronových sítí jsou místo dnů zpracované během několika hodin. Spolu s jednoduchostí a odstraněním komplexity to výrazně mění přístup a možnosti v této oblasti.

Google nezapomíná na procesory a grafické karty

Cloudová platforma od Googlu bude dle vyjádření stále nabízet i ostatní hardware v nejmodernějším podání, ať už se jedná o procesory (Intel Skylake), tak i výpočetní grafické karty (Nvidia Tesla V100). Takže pokud budete potřebovat řešit úlohy vyžadující více paměti nebo instrukční sadu obecného procesoru, Google se vás pokusí udržet na vlastní platformě.

Služba je zatím v betaverzi, ale Google už zveřejnil ceny. Účtování probíhá po sekundách a cena za hodinový pronájem Cloud TPU je stanovena na 6,5 dolaru.

Diskuze (1) Další článek: Nová studie spojila chřest s rakovinou a na internetu propukla panika

Témata článku: Google, Cloud, Umělá inteligence, Open source, Intel, Strojové učení, Betaverze, TensorFlow, Lyft, Grafická karta, Cloudová platforma, Efektivní výkon, Velký počet, Celý svět, Rychlá paměť, Velká paměť, Hotový model, Obrovské množství, Clo, TPU, Serverový systém, Malá paměť, Instrukční sad, Ostatní hardware, Snadné využití

Aktuální číslo časopisu Computer

Jak vytvořit a spravovat vlastní web

Velký test herních klávesnic a DVB-T2 tunerů

Vše o formátu RAW

Vybíráme nejlepší základní desku