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“移动优先”转“AI优先” 谷歌TPU能为人工智能做什么

导读: 如约而至,谷歌开发者大会今日正式开幕。更不出意料的是,谷歌首席执行官 Sundar Pichai关于将重心从移动互联领域转向人工智能领域的判断几乎渗透了开幕主旨演讲的每一个细节。

如约而至,谷歌开发者大会今日正式开幕。更不出意料的是,谷歌首席执行官 Sundar Pichai关于将重心从移动互联领域转向人工智能领域的判断几乎渗透了开幕主旨演讲的每一个细节。

在开幕主旨演讲中,Sundar Pichai正式宣布现已将整体战略从“移动优先”转变为“AI优先”。因此,谷歌搭建了全新的AI优先型数据中心,并在 2016 年发布专门为机器学习定制的TPU(张量处理单元)。TPU与CPU、GPU相比,效率提高了15-30倍,能耗降低了30-80倍。

“移动优先”转“AI优先” 谷歌TPU能为人工智能做什么

图丨谷歌于2016年发布的TPU

事实上,TPU已经部署到了几乎所有谷歌的产品中。不论你使用 Google 搜索、还是与 Google Assistant 对话,甚至在AlphaGo与李世石的围棋大战中,TPU也起到了关键作用。

一般而言,机器学习分为两部分:训练(Train)与应用(Inference)。通过训练来建立神经网络,要求很强大的计算能力;应用则是去完成分辨图片上是猫是狗等具体任务。而 TPU 主要是用来优化应用端的,而训练端目前还是需要使用GPU。比如,谷歌目前每个机器翻译模型,都需要 100 个 GPU 上花一周时间去完成 30 亿个词语的训练。

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图丨机器学习分为两部分

谷歌今天发布的Cloud TPU则是同时针对训练和应用两方面。全新的Cloud TPU拥有四个处理芯片,每秒可完成180 tflops计算任务。将 64 个 Cloud TPU 相互连接可组成谷歌称之为Pod的超级计算机,Pod将拥有11.5 petaflops的计算能力(1 petaflops为每秒进行1015次浮点运算)——这对AI领域的研究来说将是非常重要的基础性工具。

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图丨谷歌最新发布的Cloud TPU及以其为基础搭建的Pod

之所以将其称之为 Cloud TPU 是因为这些全新硬件将加入谷歌云计算平台,并整合进谷歌计算引擎(Google Compute Engine)。谷歌要打造全世界最好的机器学习计算平台,所以也希望为开发者们提供最好、最广泛的硬件选择,从CPU、到 GPU(包括 Nvidia 上周最新发布的 GPU 产品)、再到 TPU。

目前,谷歌已将所有人工智能相关工作全部纳入新建立的Google.ai,目的是集中公司内部所有优势资源与人力来研发真正能造福人类的AI技术。Google.ai将聚焦三个方面:从事最前沿的技术研发、提供最好的软硬件工具、探索AI的实际应用。

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此外,谷歌还发布了一个全新版本的TensorFlow,这个专门为移动设备开发的版本名为TensorFlow Lite——这个全新的程序集允许开发者们编写更为简洁的深度学习模型,从而可以在 Android 智能手机等移动设备上运行。

由于谷歌已经开放了众多在 Android 平台上运行的 AI 相关服务,也确实有必要开发一个更为精简、高效的全新架构来满足在移动设备上运行的需要。谷歌将开源 TensorFlow Lite,并在今年晚些时间开放 API 端口。

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讲完主要的技术,我们接下来介绍下此次大会推出的其中一些应用层面的新产品。其中颇为令人关注的是一款名为Google Lens的新功能。简单而言,Google Lens能够基于用户正在查看的内容、上下文的信息以及可操作的选项,从而为用户更详细地介绍和解读手机摄像头里面几乎所有的内容。

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在其主旨演讲中,Sundar Pichai 介绍了 Google Lens 项目,乍一听上去这很像当年的 Google Glass 技术。通过这一技术,用户可以将Android设备的相机指向某物,无论是花、餐厅还是Wi-Fi网络名称,Google Lens都将为用户提供相关正在查看的更多信息。

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图:在演示中,Sundar Pichai展示了Google Lens能够立即识别出花朵的图像

而在一个演示中,Google Assistant 使用 Google Lens 的技术将日语翻译成英文,因为相机指向了日文标志。 Google Assitant 还能使用 Google Lens 技术帮助用户识别电影,并提供不同的服务选项,包括购买门票、为用户日历添加电影时间等。

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图丨Google Lens在读取图片中的信息后将手机自动接入相应Wi-Fi

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