- 都说创业维艰。但做芯片初创企业更是难上加难。大多数风投家都不愿意碰这个东西。因为芯片的研发成本极其高昂，而且生产也会面临巨大挑战，因为很少有设备制造商愿意在未经验证的技术上面冒险。
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- 网路巨擘Google日前指出，该公司的Tensor处理器(TPU)在机器学习的测试中，以数量级的效能优势超越英特尔(Intel)的Xeon处理器和Nvidia的绘图处理器(GPU)。在一份长达17页的报告中，Google深入剖析其TPU和测试基准显示比目前的商用芯片更快至少15倍的速度，并提供更高30倍的效能功耗比(P/W)。 去年五月，Google宣布其ASIC设计是为了加快各种应用在其纳米中心服务器的推论作业。现在，该公司将在今年6月的一场电脑架构大会中，透过一篇论文首度公开对于此芯片及其效
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- 这并不是Google在智能硬件领域的第一次尝试了，回首以往的战绩几乎是屡战屡败，那这次的创新能否成为领跑智能时代的契机呢?
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- 从这篇论文里，Google 的 TPU 细节一览无遗，然而 TPU 是为了 TensorFlow 自定义的，对一些 AI 芯片厂商来说，或许能从这篇论文里获得一些灵感，但一味仿效可能得不偿失。
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- 过去十五年里，我们一直在我们的产品中使用高计算需求的机器学习。机器学习的应用如此频繁，以至于我们决定设计一款全新类别的定制化机器学习加速器，它就是 TPU。 TPU 究竟有多快?今天，联合在硅谷计算机历史博物馆举办的国家工程科学院会议上发表的有关 TPU 的演讲中，我们发布了一项研究，该研究分享了这些定制化芯片的一些新的细节，自 2015 年以来，我们数据中心的机器学习应用中就一直在使用这些芯片。第一代 TPU 面向的是推论功能(使用已训练过的模型，而不是模型的训练阶段，这其中有些不同的特征)，
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- 无论谷歌在CPU方面有什么计划，都会继续研究特别适合于机器学习的芯片。要真正弄清哪些做法可行，哪些做法不可行，这可能需要花上几年的时间，毕竟神经网络本身也在不断演变。
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