Tenzorinis procesorius

Straipsnis iš Vikipedijos, laisvosios enciklopedijos.
Jump to navigation Jump to search
Tensor Processing Unit 3.0
Tensor Processing Unit 3.0

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]

Šaltiniai[redaguoti | redaguoti vikitekstą]

  1. Jouppi, Norm (May 18, 2016). „Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip“. Google Cloud Platform Blog (anglų). Google. Nuoroda tikrinta 2017-01-22. 
  2. "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
  3. "Google's Tensor Processing Unit explained: this is what the future of computing looks like". (en)
  4. „Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip“. Google Cloud Platform Blog (anglų). Google. 2016-05-18. Nuoroda tikrinta 2016-10-29.