Теnsor Processing Unit (TPU) е първият компютърен чип на Google, който използва алгоритми с машинно обучение. Последните резултати от бенчмарк тестове показват, че процесора предлага впечатляващо предимство в производителността, спрямо другите конкурентни продукти. TPU отчита с между 15 и 30 пъти по-висока скорост, в сравнение с NVIDIA Tesla K80 и сървър процесор от Intel Haswell платформата. Първият чип с машинно обучение на Google консумира и с до 80 пъти по-малко енергия. 

 

Бъдещите версии на TPU могат да бъдат още по-мощни, тъй като настоящият модел е произведен с 28-нанометрова технология. Aко Google преминат към по-усъвършeнстван 14-нанометров процес това би могло да удвои скоростта, предаде Tomshardware. Създателите на TPU уточниха, че за тях е най-важна не максималната производителност, а съотношението между цена и скорост. Разработването на новия процесор е отнело около 15 месеца. За същият период от време Google смятат, че могат да увеличат скоростта с допълнителни 50%.

 

Тези данни показват по най-добър начин как използването на машинното обучение може да подобри значително скоростта на процесорите, които използваме. Първите резултати на TPU са доста оптимистични и Google вече работят върху следващото поколение на иновативния си чип.  Все пак ще са необходими няколко години, за да може тази технология да е достатъчно добра и да се превърне в част от реални устройства на пазара.

 

Вижте как нова технология с машинно обучение ще намалява трафика на мобилния интернет