Tensor Processing Units (TPU) jsou vlastní integrované obvody specifické pro aplikaci (ASIC) vyvinuté společností Google za účelem urychlení pracovního zatížení strojového učení. TPU V1, také známý jako „Google Cloud TPU“, byla první generací TPU vydanou společností Google. Byl speciálně navržen tak, aby zvýšil výkon modelů strojového učení a zlepšil efektivitu tréninkových a inferenčních procesů.
TPU V1 našel několik uplatnění v různých službách Google, především v oblasti umělé inteligence. Některé z klíčových aplikací TPU V1 ve službách Google jsou následující:
1. Vyhledávání Google: TPU hrají důležitou roli při zlepšování zážitku z vyhledávání tím, že umožňují rychlejší a přesnější výsledky vyhledávání. Pomáhají porozumět dotazům v přirozeném jazyce, hodnotit výsledky vyhledávání a zvyšovat celkovou relevanci vyhledávání.
2. Překladač Google: Jednotky TPU pomohly zlepšit překladatelské schopnosti Překladače Google. Umožňují rychlejší a přesnější překlad vylepšením základních modelů strojového učení používaných pro překlad jazyků.
3. Fotky Google: TPU se ve Fotkách Google používají ke zlepšení rozpoznávání obrázků a schopností detekce objektů. Umožňují rychlejší zpracování obrázků a umožňují uživatelům efektivněji vyhledávat a organizovat své fotografie.
4. Google Assistant: TPU pohánějí algoritmy strojového učení za Google Assistant, což mu umožňuje efektivněji porozumět uživatelským dotazům a reagovat na ně. Pomáhají při zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání řeči a generování jazyka.
5. Google Cloud Platform: TPU jsou k dispozici na Google Cloud Platform (GCP) jako služba, která vývojářům a datovým vědcům umožňuje využít výkon TPU pro jejich úlohy strojového učení. To zahrnuje školení a nasazení modelů ve velkém měřítku, zkrácení doby školení a zlepšení výkonu odvození.
6. Google DeepMind: TPU byly široce používány společností Google DeepMind, výzkumnou organizací AI, k výcviku a nasazení komplexních modelů hlubokého učení. Byly nápomocny při dosahování průlomů v oblastech, jako je posílení učení a porozumění přirozenému jazyku.
7. Google Brain: TPU využívá Google Brain, další výzkumný tým AI ve společnosti Google, pro různé výzkumné projekty a experimenty. Pomohli při trénování rozsáhlých neuronových sítí, urychlení výzkumu v oblasti hlubokého učení a pokroku v oblasti umělé inteligence.
Toto je jen několik příkladů toho, jak byl TPU V1 aplikován ve službách Google. Vysoce výkonné výpočetní schopnosti a optimalizovaná architektura TPU V1 výrazně zlepšily efektivitu a rychlost úloh strojového učení v různých doménách.
TPU V1 našel rozsáhlé aplikace ve službách Google, od vyhledávání a překladu po rozpoznávání obrázků a virtuální asistenty. Jeho výkonný hardware a specializovaný design způsobily revoluci v oblasti strojového učení a umožnily rychlejší a přesnější služby řízené umělou inteligencí.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Když se v materiálech ke čtení mluví o „výběru správného algoritmu“, znamená to, že v podstatě všechny možné algoritmy již existují? Jak víme, že algoritmus je „správný“ pro konkrétní problém?
- Jaké jsou hyperparametry používané ve strojovém učení?
- Jaký je programovací jazyk pro strojové učení, je to Just Python
- Jak se strojové učení aplikuje ve světě vědy?
- Jak se rozhodujete, který algoritmus strojového učení použít a jak jej najdete?
- Jaké jsou rozdíly mezi Federated Learning, Edge Computing a On-Device Machine Learning?
- Jak připravit a vyčistit data před tréninkem?
- Jaké jsou konkrétní počáteční úkoly a aktivity v projektu strojového učení?
- Jaká jsou základní pravidla pro přijetí konkrétní strategie a modelu strojového učení?
- Které parametry naznačují, že je čas přejít z lineárního modelu na hluboké učení?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning