Кейсы 7 апреля 2017

Google представила микрочип для искусственного интеллекта

Далее

В Google создали компьютерный чип Tensor Processing Unit (TPU) специально для работы с алгоритмами глубокого обучения. По заявлениям компании, это позволило отказаться от удвоения числа дата-центров.

Google оперирует одной из самых больших компьютерных сетей в мире. Она включает 15 огромных ангаров с хранилищами данных на 4 континентах. До определенного момента мощностей этой сети хватало, но 6 лет назад Google представила новую систему распознавания голоса. Тогда инженеры забеспокоились. По их подсчетам, если бы каждый пользователь Android в течение дня разговаривал со своим голосовым помощником всего по 3 минуты, то Google пришлось бы немедленно удваивать количество своих дата-центров, пишет Wired.

В это же время компания начала использовать глубокое обучение. Это снизило ошибки в распознавании речи на 25%, но требовало большей мощности серверов. В итоге, вместо банального увеличения числа дата-центров, в Google разработали специальный чип для работы с алгоритмами искусственного интеллекта. Над чипом работали 70 инженеров. Получилось решение, которое превосходит по эффективности стандартные процессоры в 30-80 раз. При этом для работы TPU требуется меньше энергии.

В Неваде может начаться «литиевая лихорадка»

Чип был создан в прошлом году. Но только сейчас компания его официально представила и сообщила подробности о принципах его работы. Данный тип микрочипов не участвует в обучении нейронных сетей и подключаются к работе только для обработки голосовых команд пользователей Android, но даже это позволяет экономить огромное количество ресурсов. Создание такого чипа особенно важно на фоне распространения нейронных сетей. Facebook, Microsoft и Baidu активно внедряют их и ищут способы, как оптимизировать работу «железа» с ИИ-алгоритмами. Чаще для их обработки стали использоваться графические процессоры, которые изначально разрабатывались для визуализации информации. Но теперь выяснилось, что они неплохо справляются и с математикой нейронных сетей.

Заслугой Google стало создание нового чипа с нуля. Для повышения энергоэффективности компания давно начала строить дата-центры по собственным проектам, используя там свои серверы и сетевое оборудование. Процессоры стали следующим уровнем превращения интернет-поисковика в производственную компанию.

BlackRock начала использовать ИИ и уволила 40% сотрудников

Google использует чипы TPU буквально для всего: начиная с распознавания образов и перевода текстов, заканчивая системой Alpha Go, которая выиграла у человека в го.