Google TPU v4重磅發(fā)布，性能是上一代的2倍

Google I/O 開發(fā)者大會去年因為疫情而取消，今年采取線上形式強勢回歸。在沒有開發(fā)者在場的 Google 園區(qū)內(nèi)，Google CEO 桑達(dá)爾 · 皮查伊（Sundar Pichai）宣布推出多項全新技術(shù)，除了能夠幫助用戶實現(xiàn)“空間瞬移”的全息視頻聊天技術(shù) Project Starling 讓人耳目一新，還有最新一代 AI 芯片 TPU v4。

“這是我們在 Google 上部署的最快的系統(tǒng)，對我們來說是一個具有歷史意義的里程碑。” 皮查伊這樣介紹到。在本次大會中，谷歌涵蓋了芯片TPU、會話式語音AI（人工智能）、搜索模型MUM、Android 12系統(tǒng)、實時AR地圖、智能辦公、全息3D視頻聊天等方面的技術(shù)探討。此外，谷歌還重點關(guān)注了，用戶的隱私安全和環(huán)境保護(hù)這兩大塊問題的解決方案。雖然今年大會受到了疫情的影響，只能在線上召開，自然是讓人們少了些參與感。但“感覺”不夠，“內(nèi)容”來湊!這次谷歌帶給大眾的驚喜絲毫不少于大會的線下體驗。

一、力推前沿計算：第四代TPU算力飚兩倍，首個量子AI園區(qū)來了

在谷歌I/O 2021開發(fā)者大會的主題演講期間，谷歌研究與健康部門副總裁Jeff Dean披露了張量處理單元（TPU）芯片的相關(guān)細(xì)節(jié)，它可用于開展AI訓(xùn)練，然后生成AI模型，并有望用于智能揚聲器、手機等設(shè)備中。Dean解釋：“谷歌將4096個四代TPU整合到一個Pod中，使一個Pod就可以提供超過一個Exoflops（浮點算力為10^18）的AI計算能力?！钡靡嬗谙到y(tǒng)內(nèi)部的互聯(lián)速度及架構(gòu)優(yōu)化，TPU v4算力可達(dá)v3的兩倍，實際性能更是比v3提升了十倍之多。

二、突破性會話式AI：從冥王星聊到紙飛機無需重訓(xùn)練

在今年的谷歌I/O會議上，谷歌強調(diào)了其對AI語言理解的工作，推出一個名為LaMDA的實驗?zāi)Ｐ?。研發(fā)人員在大會上展示了用戶與LaMDA充當(dāng)?shù)内ね跣呛图堬w機的對話，可以看出對話自然合理，并不像普通聊天機器人那般毫無邏輯。谷歌稱該模型有一天可以增強其對話式AI助手的功能，并允許進(jìn)行更自然的對話，這對于軟件和網(wǎng)頁翻譯功能起著巨大作用。LaMDA模型最初是一種被稱為Transformer的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，它在處理計算機語言方面非常出色，并支持AI公司OpenAI的GPT-3（一種回歸語言模型）的兼容。一直以來，AI和LaMDA模型就像是面包和黃油的關(guān)系。AI技術(shù)為LaMDA模型助力的同時，它也推動著語言理解和運用的融合。

三、比BERT強1000倍的搜索模型MUM，提供更靈活可靠的搜索結(jié)果

談?wù)摰剿阉鞴δ?，谷歌在此次I/O大會上公布了一個全新的多任務(wù)統(tǒng)一模型MUM。它是建立在一個Transformer架構(gòu)之上，但卻比BERT要強大1000倍。MUM可以理解語言、接受75多種語言的培訓(xùn)，還能同時處理文字、圖片、視頻等信息，并最終得到統(tǒng)一且具有極強參考價值的信息。

四、AI+圖像處理強強聯(lián)手，做動圖、診療皮膚、升級AR地圖

當(dāng)下用戶電子相冊里的照片可謂是越來越多了，但要如何在需要的時候準(zhǔn)確找到目標(biāo)照片呢?谷歌推出了一個名為稱為小圖案（Little Patterns）的全新AI功能。這個模式可以將用戶相冊里，三個類似對象的照片歸類為一類，方便用戶查看。Little Patterns還將利用電影中畫面轉(zhuǎn)場技術(shù)，把兩張相似的照片制作成動畫圖像。

谷歌CEO 桑達(dá)爾·皮查伊（Sundar Pichai）表示：“以前要想獲得1個exaflop的算力，通常需要建立一個定制的超級計算機，但我們今天已經(jīng)部署了許多這樣的計算機，很快就會在我們的數(shù)據(jù)中心有幾十個TPU v4 pods，其中許多將以90%或接近90%的無碳能源運行。而我們的TPU v4 pods將在今年晚些時候提供給我們的云客戶”。

在 AI 芯片發(fā)展史上，無論是從片上內(nèi)存上，還是從可編程能力來看，谷歌 TPU 都是不可多得的技術(shù)創(chuàng)新，打破 GPU 的“壟斷”地位，且打開云端 AI 芯片的新競爭格局。發(fā)展五年的谷歌 TPU 在今天依然保持著強勁的競爭力，未來的世界是什么樣的?谷歌 TPU 已經(jīng)告訴了我們一小部分答案。