21 июня, 2016 
adminGWP Нa кoнфeрeнции ввoдa/вывoдa Google Сундaр Пичaи (Сундaр Пичaи), испoлнитeльный дирeктoр Google, зaявил, чтo спeциaлисты кoмпaнии рaзрaбoтaли и успeшнo испытaли спeциaлизирoвaнныx СБИС-прoцeссoрoв (спeциaлизирoвaнныe интeгрaльныe сxeмы) в цeляx рeaлизaции искусственного интеллекта системы, основанные на многоуровневых нейронных сетей. Эти нейронные сети представляют собой комбинацию аппаратного и программного обеспечения, которые могут научиться выполнять определенные задачи с помощью анализа больших объемов исходной информации. Google уже использует искусственный интеллект на основе нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, распознавания речи и перевода текста с одного языка на другой. И в ближайшем будущем, с внедрением искусственного интеллекта сможет радикально изменить работу поисковика Google.
Google разработан процессор asic называется процессор Тензор, ТПУ. Это имя было дано ему из-за TensorFlow система, программная Платформа, реализующая функции глубокого машинного обучения и самообучения. Осенью прошлого года Google сделал TensorFlow код под одной из публичных лицензий, теперь каждый и каждая компания может использовать эту платформу в своих целях, и даже вносить изменения по своему усмотрению. Тем не менее, Google не дает доступа к разработкам на основе TensorFlow, но заинтересованные лица могут использовать все это, используя мощности собственного компьютера или программ облаке Google.
Google не единственный, кто ведет свое развитие по пути использования искусственного интеллекта и технологий машинного обучения для обеспечения функционирования собственных услуг в Интернете. Работа в этом направлении и другие гиганты этой индустрии, включая Facebook, Microsoft и Twitter. Каждая компания создает свой собственный набор оборудования и программного обеспечения, но в большинстве случаев они основаны на системах на базе высокопроизводительных графических процессоров от компании NVIDIA для видеокарты. Кроме того, для создания нейронных сетей часто используются массивы, программируемые матрицы логических элементов, программируемые пользователем вентильные матрицы (практика), который может быть запрограммирован и перепрограммирован для оптимального и быстрого решения определенных задач.
Новый процессор ТПУ может быть установлен вместо стандартного жесткого диска и обеспечивает «на порядок большую эффективность на ватт энергии, используемой при обработке задач машинного обучения и самообучения», а не других аппаратных решений. Первые образцы процессоров ТПУ появился более года назад и в прошлом году они прошли всестороннее тестирование серверных стоек в Дата-центрах компании. После успешного завершения программы испытаний и предварительном обучении, эти процессоры в течение 22 дней была использована для того чтобы обеспечить и ускорить работу один из реальных облачных сервисов.
Все вышеперечисленное указывает на то, что в будущем Google будет использовать чипы от NVIDIA и Intel, или хотя бы используйте их в гораздо меньшем количестве. В настоящее время чипы Intel-основной Тип «двигатель» оборудования для центров обработки данных Google, и возможность потери такого клиента, таких как Google, это вызывает серьезную озабоченность у руководства корпорации Intel. Вполне вероятно, что руководство компании Intel, в ближайшее время примут решение и разработать свои собственные аналогичные микросхемы asic процессора, который может быть более успешным, чем Google, потому что Intel имеет огромный многолетний опыт в этой области.
Опубликовано в рубрике