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原文のGoogleブログを読むとAIアプリに最適化された数百行のコードを実行するのに最適化されたアーキテクチャ用の設計みたいですが、たしかにGPUをそのまま使うよりも最適化しやすいですね。ニューラルネットワークを利用したAIの作業に特化、ですか。
Googleは何から何まで自前で全方位にすごい会社です。
チップの小型化が進んだ先に、Google製スマホのPixelに載せるシナリオもありそう。
「TPU」(Tensor Processing Unit)という名前は、Googleの機械学習オープンソースである「Tensor Flow」を意識してるし、チップの設計もいずれオープンにするのかな。
アルゴリズムが枯れてきたら、ハードコートしても良いですよね。特に電気代はシリアスですから。

今はまだ、ソフトウエアの進歩が早過ぎて、「30倍高速」ぐらいだとアルゴリズムの改善の方が早い場合も往々にしてあるわけですけど、それでもここでハードコートしちゃおうぜっ!って選択が合理的になるのは、提供してるサービスの規模が桁違いのGoogleならではですねぇ。節約する電気代で、FPGA設計代のみならず、ASIC設計代までもペイしちゃうんだろうなぁ。。。すごい。

因みにこういうのが主流になる頃には、深層学習が枯れきって、つまんなくなってるかも知れませんねぇ。
Deep Learning on Mobileという世界も遠くはないのかもしれない。
Nvidiaとバッチバチ?
Google LLC(グーグル)は、インターネット関連のサービスと製品に特化したアメリカの多国籍テクノロジー企業である。検索エンジン、オンライン広告、クラウドコンピューティング、ソフトウェア、ハードウェア関連の事業がある。 ウィキペディア