谷歌云平臺(tái)今天宣布，自2018年2月12日起，Google獨(dú)家研制的Cloud TPU向公眾開(kāi)放使用，幫助機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者快速訓(xùn)練模型。

Cloud TPU是Google為TensorFlow專門設(shè)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)硬件加速器，基于４個(gè)特制的ASIC，單個(gè)Cloud TPU 的計(jì)算能力可達(dá)180 TFLOPS，同時(shí)具備64GB帶寬。

和其他GPU云一樣，Cloud TPU免去了設(shè)計(jì)、部署、維護(hù)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算集群的麻煩。除此之外，Cloud TPU的主要優(yōu)勢(shì)在于容易和快速。

容易構(gòu)建模型

TPU雖然基于ASIC構(gòu)建，但并不像其他基于ASIC的機(jī)器學(xué)習(xí)硬件一樣需要專門編寫(xiě)程序（其中包括很多和硬件交互的底層代碼）。相反，TPU可以直接使用高層的TensorFlow API。為了進(jìn)一步幫助機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者快速上手，Google開(kāi)源了一系列基于Cloud TPU的參考實(shí)現(xiàn)：

ResNet-50及其他流行的圖像分類模型

用于機(jī)器翻譯和語(yǔ)言建模的Transformer

用于目標(biāo)檢測(cè)的RetinaNet

以后Google還將陸續(xù)開(kāi)源其他模型實(shí)現(xiàn)。

如果你想基于Cloud TPU優(yōu)化自己的TensorFlow模型，Google也提供了文檔和工具。

另外，PyTorch作者，F(xiàn)acebook AI Research的Soumith Chintala也宣布打算在PyTorch框架中集成Cloud TPU支持。

快速訓(xùn)練模型

當(dāng)年AlphaZero訓(xùn)練了不到24小時(shí)就擊敗了圍棋、國(guó)際象棋、將棋的最先進(jìn)模型，而AlphaZero正是基于TPU訓(xùn)練的。

現(xiàn)在，你也可以體驗(yàn)TPU的速度了！按照Google提供的教程，不到一天、不到200美元，你就可以在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練ResNet-50至75%精確度。如果換成普通的GPU云，比如，配備Nvidia Tesla M40的阿里云，你需要多花1-2倍的錢，還需要等待兩周！

這還僅僅只是一個(gè)開(kāi)始。Cloud TPU還可以通過(guò)專門的極速網(wǎng)絡(luò)連接，協(xié)同工作——Google稱之為TPU pod。等今年晚些時(shí)候Google開(kāi)放TPU pod，訓(xùn)練時(shí)間可以進(jìn)一步縮減至不到30分鐘，而且無(wú)需改動(dòng)代碼！

價(jià)格

Cloud TPU以秒計(jì)費(fèi)，目前的價(jià)格為每小時(shí)6.50美元，以后可能會(huì)降價(jià)。目前Cloud TPU還處于Beta測(cè)試階段，因此主機(jī)位置只限美國(guó)中部地區(qū)，數(shù)量有限，需要先提交表單申請(qǐng)配額，還不能即買即用。