Tenzorinis procesorius
Tenzorinis procesorius (angl. Tensor Processing Unit arba TPU) – specialios paskirties integrinis grandynas, sukurtas išskirtinai kompiuterio mokymuisi.
Apžvalga[redaguoti | redaguoti vikitekstą]
Apie tenzorinį procesorių buvo paskelbta 2016 m. gegužės mėn. Google I/O renginio metu, kai įmonė pranešė, kad TPU jų duomenų centruose buvo naudojamas daugiau nei metus.[1] Pasak Google inžinieriaus Normano Jouppi, TPU ASIC yra montuojami į aušinimo įrenginio vietą, kuri telpa į standžiojo disko ertmę duomenų centro stove. Lustas buvo specialiai sukurtas Google TensorFlow sistemai - simbolinei matematinei bibliotekai, naudojamai mašininio mokymosi taikymams, kaip pavyzdžiui neuroninių tinklų mokymui.[2] Tačiau „Google“ vis dar naudoja centrinius ir grafinius procesorius kitų tipų kompiuteriniam mokymuisi.[3] Kiti mokymosi greitininmo dizainai atsiranda iš kitų tiekėjų yra labiau orientuoti į integruotų valdiklių ir robotikos rinkoms.
„Google“ pranešė, kad jos sukurtas tenzorių apdorojimo lustas buvo naudojamas Go žaidime žaidžiant AlphaGo prieš Lee Sedol.[4]
Lyginant su grafiniu procesoriumi, tenzorinis procesorius yra suprojektuotas išskirtinai didelės apimties riboto tikslumo skaičiavimams (pvz., sumažinant iki 8 bitų tikslumo), taipogi jame nėra įrangos, skirtos vaizdui generuoti.
Nuorodos[redaguoti | redaguoti vikitekstą]
- Google TPU mikroprocesoriaus ir elektroninės schemos nuotrauka
- Google TPU v2 elektroninės schemos nuotrauka
- Google TPU v3 elektroninės schemos nuotrauka
- Google TPU v2 serveryno nuotrauka
Šaltiniai[redaguoti | redaguoti vikitekstą]
- ↑ Jouppi, Norm (2016 m. gegužės 18 d). „Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip“. Google Cloud Platform Blog (amerikiečių anglų). Google. Nuoroda tikrinta 2017-01-22.
- ↑ "TensorFlow: Open source machine learning" "It is machine learning software being used for various kinds of perceptual and language understanding tasks" — Jeffrey Dean, 0:47 / 2:17 iš Youtube video įrašo
- ↑ „Google's Tensor Processing Unit explained: this is what the future of computing looks like“. TechRadar (anglų). Nuoroda tikrinta 2017-01-19.
- ↑ „Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip“. Google Cloud Platform Blog (amerikiečių anglų). Google. 2016-05-18. Nuoroda tikrinta 2016-10-29.
|
Šis straipsnis apie elektroniką yra nebaigtas. Jūs galite prisidėti prie Vikipedijos papildydami šį straipsnį. |