人工智能的實(shí)現(xiàn)需要依賴(lài)三個(gè)要素：算法是核心，硬件和數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。
什么是CPU?
CPU主要包括運(yùn)算器（ALU，Arithmetic and Logic Unit）和控制器（CU，Control Unit）兩大部件。CPU主要包含運(yùn)算邏輯器件、寄存器部件以及控制部件等。CPU就像一個(gè)有條不紊的管家，我們吩咐的事情總是一步一步來(lái)做。但是隨著摩爾定律的推進(jìn)以及人們對(duì)更大規(guī)模與更快處理速度的需求的增加，CPU好像執(zhí)行起任務(wù)來(lái)就不那么令人滿(mǎn)意了。
什么是GPU?
GPU全稱(chēng)為Graphics Processing Unit，中文為圖形處理器，就如它的名字一樣，GPU最初是用在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備（如平板電腦、智能手機(jī)等）上運(yùn)行繪圖運(yùn)算工作的微處理器。因?yàn)閷?duì)于處理圖像數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，圖像上的每一個(gè)像素點(diǎn)都有被處理的需要，這是一個(gè)相當(dāng)大的數(shù)據(jù)，工業(yè)機(jī)器人維修，所以對(duì)于運(yùn)算加速的需求圖像處理領(lǐng)域最為強(qiáng)烈，GPU也就應(yīng)運(yùn)而生。
這就好比在畫(huà)一幅畫(huà)的時(shí)候CPU是用一支筆一筆一筆的來(lái)畫(huà)，而GPU則是多支筆對(duì)不同的位置同時(shí)進(jìn)行描繪，那自然效率就是突飛猛進(jìn)的。
什么是TPU?
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法越來(lái)越多的應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域并表現(xiàn)出優(yōu)越的性能，例如街景、郵件智能回復(fù)、聲音搜索等，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法硬件上的支持也越來(lái)越成為一種需要。目前很多的機(jī)器學(xué)習(xí)以及圖像處理算法大部分都跑在GPU與FPGA上面。
TPU的靈感來(lái)源于Google開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow，所以目前TPU還是只在Google內(nèi)部使用的一種芯片。TPU也就是TensorProcessorUnit，Google為機(jī)器學(xué)習(xí)定制的專(zhuān)用芯片(ASIC)，專(zhuān)為Google的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow而設(shè)計(jì)。TPU3.0采用8位低精度計(jì)算以節(jié)省晶體管，速度能加快最高100PFlops(每秒1000萬(wàn)億次浮點(diǎn)計(jì)算)。
新發(fā)布的TPU3.0使用8位低精度計(jì)算以節(jié)省晶體管，對(duì)精度影響很小但可以大幅節(jié)約功耗、加快速度，同時(shí)還有脈動(dòng)陣列設(shè)計(jì)，優(yōu)化矩陣乘法與卷積運(yùn)算，并使用更大的偏上內(nèi)存，減少對(duì)系統(tǒng)內(nèi)存的依賴(lài)。
同時(shí)，谷歌在Cloud Next 大會(huì)上發(fā)布了兩款新設(shè)備，其可以幫助專(zhuān)業(yè)工程師在處理器內(nèi)核上構(gòu)建支持設(shè)備端機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的新產(chǎn)品。這兩款新設(shè)備是：AIY Edge TPU Dev 開(kāi)發(fā)板和 AIY Edge TPU 加速器，KUKA機(jī)器人維修，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。
Edge TPU 是 Google 的特定用途 ASIC 芯片，專(zhuān)為在設(shè)備上運(yùn)行 TensorFlow Lite ML 模型而設(shè)計(jì)。Edge TPU 的大小不及一美分硬幣，卻能在這兩個(gè)方面均有不俗表現(xiàn)。Edge TPU 可以加速設(shè)備上的 ML 推理，或與 Google Cloud 配對(duì)，機(jī)器人維修，創(chuàng)建完整的云到邊緣 ML 堆棧。
AIY Edge TPU Dev 開(kāi)發(fā)板是一體化開(kāi)發(fā)板，可以用來(lái)對(duì)要求快速 ML 推理的嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行原型設(shè)計(jì)。其基板可提供您對(duì)設(shè)備進(jìn)行高效原型開(kāi)發(fā)所需的全部外設(shè)連接，包括一個(gè)可與各種電氣元件集成的 40 引腳 GPIO 接頭。其另一特點(diǎn)在于，當(dāng)您準(zhǔn)備好擴(kuò)展后，可以將其可移動(dòng)模塊化系統(tǒng) (SOM) 子板直接集成到您自己的硬件中。
當(dāng)然，谷歌的TPU針對(duì)的是TenserFlow框架。而同樣開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)框架可不止谷歌一家提供。Facebook今年的F8開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，F(xiàn)acebook也宣布了即將到來(lái)的PyTorch 1.0beta版新框架。深度學(xué)習(xí)間的框架之爭(zhēng)顯然也會(huì)影響到谷歌TPU的發(fā)展。
你覺(jué)得谷歌TPU瞄準(zhǔn)的是誰(shuí)呢？是同樣致力于提供強(qiáng)大計(jì)算能力的云服務(wù)商微軟，還是致力于在谷歌之外構(gòu)建起另一套開(kāi)源框架、生態(tài)的Facebook呢？或者，是發(fā)了礦卡財(cái)又可能被美國(guó)限制非官方合作的英偉達(dá)？