谷歌的新云TPU豆荚提供了一个随需应变的人工智能超级计算机

谷歌LLC今天发布了云TPU Pods，扩展了其云平台，这是一个新的基础设施选项，针对需要大量计算能力的大型人工智能项目。

云TPU Pod本质上是一组服务器机架，运行在这家搜索巨头的数据中心之一。每个机架都装载着谷歌的张量处理器单元(如图所示)，这是为人工智能应用而从头开始定制的芯片。该公司使用它们来支持广泛的内部服务，包括其搜索引擎和谷歌翻译。

在谷歌云上，TPUs目前只能单独出租。与公司通常用于人工智能项目的显卡相比，它们具有许多优势，包括潜在的更高速度。去年12月发布的一项基准测试显示，在执行某些类型的任务时，TPUs的性能比Nvidia公司的同类硬件要高出19%。

单个云TPU Pod根据配置包含256或1024个芯片。256芯片版本使用的是谷歌在2017年首次亮相的第二代TPUs，最高速度为11.5千万亿次。1024芯片的配置，反过来，提供了一个强大的107.5千万亿次浮点运算的高端性能，因为它使用了谷歌的最新的第三代TPUs。

这些数字使该产品进入了超级计算机领域。每秒一次千万亿次运算相当于每秒千万亿次运算，而世界上最强大的超级计算机顶峰运算速度可达每秒200千万亿次。

诚然，在处理不像Summit等系统那样复杂的数据时，云TPU豆荚只能达到最高速度，但它们仍然很强大。谷歌通过应用程序编程接口提供硬件，允许AI团队像处理单个逻辑单元一样处理TPUs。或者，开发人员可以将Pod的计算能力分散到多个应用程序中。

谷歌负责云计算的高级产品经理Zak Stone在一篇博客文章中写道:“也可以使用被称为‘切片’的更小的云计算TPU豆荚。”“我们经常看到ML团队在单个云TPU设备(通常可用)上开发他们的初始模型，然后通过数据并行性和模型并行性逐步扩展到更大的云TPU Pod片。”

云TPU豆荚目前处于测试阶段。它的早期客户包括eBay Inc.和总部位于犹他州的生物技术公司Recursion Pharmaceutical Inc.。Recursion Pharmaceutical利用这款产品对具有潜在医学价值的分子进行测试。