谷歌周二宣布其云TPU v2 Pod和云TPU v3 Pod現(xiàn)已公開發(fā)布測(cè)試版，使機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員和工程師能夠更快地進(jìn)行迭代并培養(yǎng)更強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些吊艙由Tensor Processing Units(TPU)機(jī)架組成，這是谷歌于2016年首次亮相的定制硅芯片。谷歌表示，它們以多機(jī)架形式組合在一起，成為“可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)超級(jí)計(jì)算機(jī)”。

谷歌在Google I / O大會(huì)上宣布了測(cè)試版，這是一年一度的開發(fā)者活動(dòng)，谷歌通常會(huì)發(fā)布一些與AI相關(guān)的公告，包括針對(duì)企業(yè)客戶發(fā)布的AI產(chǎn)品和服務(wù)。

單個(gè)云TPU Pod可包含1,000多個(gè)單獨(dú)的TPU芯片。它們通過二維環(huán)形網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)連接，TPU軟件堆棧使用該網(wǎng)絡(luò)通過各種高級(jí)API將多個(gè)機(jī)架作為一臺(tái)機(jī)器進(jìn)行編程。用戶還可以利用Cloud TPU Pod的一小部分，稱為“切片”。

最新一代Cloud TPU v3 Pod采用液冷式設(shè)計(jì)，可實(shí)現(xiàn)最佳性能。每一個(gè)都提供超過100 petaFLOP的計(jì)算能力。谷歌表示，就每秒原始數(shù)學(xué)運(yùn)算而言，Cloud TPU v3 Pod與全球五大超級(jí)計(jì)算機(jī)相當(dāng) - 盡管它的數(shù)值精度較低。

憑借這種功能，TPU Pod可能只需幾分鐘或幾小時(shí)即可完成ML工作負(fù)載，這些工作負(fù)載需要數(shù)天或數(shù)周才能在其他系統(tǒng)上完成。具體來說，谷歌表示它們非常適合有特殊需求的客戶，例如在培訓(xùn)大型ML模型時(shí)更快地迭代，使用更大的數(shù)據(jù)集(數(shù)百萬標(biāo)記的示例;數(shù)TB或數(shù)PB的數(shù)據(jù))訓(xùn)練更準(zhǔn)確的模型，或者重新訓(xùn)練模型每天或每周提供新數(shù)據(jù)。