Google unveils a litany of products. Google anywhere and everywhere. Google's Tensor Processing Unit said to advance Moore's Law seven years into the future

洪士灝

這篇報導說，Google為他做給機器學習使用的開源碼中介軟體Tensorflow，打造了專用的晶片（ASIC），比目前的GPU和FPGA的效率高一個數量級。（其實這句話是不大精確的，因為FPGA的效率可能比GPU快一個數量級）。

如果CPU/GPU/FGPA要靠摩爾定律提昇10倍的效率，大概要等7年，前提是摩爾定律仍然持續（我看很難）。如果摩爾定律停滯了，硬體加速的優勢，就不只7年了，可能是永久的，因此硬體加速變得格外重要。

不過打造ASIC頗花錢的，除非應用面已成熟而且有足夠的需求。有些機器學習所需的演算法已然成熟，當然可以用ASIC 來做，但是對於其他尚未成熟的機器學習，或是機器學習之外的應用，FPGA是比較有彈性的加速技術，也是我們正在研究的技術。

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