pegasus3390
Well-Known Member
Khi mà Google giới thiệu con chip Tensor Processing Unit (TPU) của mình trong sự kiện Google I/O năm nay với khả năng vượt trội so với những con chip xử lý thông thường thì rất nhiều người suy đoán rằng những con chip này được thiết kế chuyên biệt để xử lý chuyên biệt cho machine learning và cũng sẽ là tương lai dành cho phần cứng máy tính.
Tất nhiên, con chip TPU cũng chỉ là một phần kế hoạch của công ty này nhằm thực hiện các tác vụ machine learning và đồng thời ứng dụng vào các chatbot tương lại cũng như trí tuệ nhân tạo như Siri và các công nghệ tương tự (đây cũng chính là con chip được sử dụng để đánh bại nhà vô địch môn cờ vây hồi đầu năm nay). Google cũng tung ra TensorFlow, bộ thư viện mã nguồn mở dành cho các ứng dụng machine learning.
Và với việc chắc chắn rằng những con chip sử dụng trên các thiết bị như điện thoại và laptop của chúng ta liên tục được cải tiến để nhanh hơn và linh hoạt hơn thì có vẻ như chúng ta đang được chứng kiến sự mở rộng của những cỗ máy và các hoạt động mới mà chúng có thể mang lại, bởi điều hạn chế duy nhất của chúng chính là sức mạnh.
Hiện nay, một trong những con chip tiềm năng nhất chính là TPU, mẫu chip được xây dựng cho các ứng dụng chuyên biệt và đã được sử dụng từ lâu (như vi xử lý M9 tích hợp trên A9 của Apple), nhờ đó đẩy mạnh hơn nữa khả năng xử lý của thiết bị trở nên mạnh mẽ hơn bao giờ hết.
Vậy điều mà chúng ta vẫn đặt câu hỏi đó là có gì mới đối với loại chip mới này và chính xác là sự khác biệt ở đây là gì, sức mạnh của chúng cỡ nào cũng như chúng được tạo ra như thế nào. Mặc dù các kỹ sư của Google không hé lộ nhiều về kiến trúc bên trong con chip (có lẽ để giữ được lợi thế cho Google), nhưng cũng đã tiết lộ khá nhiều thông tin qua buổi phỏng vấn bằng email.
Cụ thể TPU là gì?
- Đây là con chip dạng ASIC (chip được thiết kế đặc thù) với việc hiệu chỉnh để đạt được sức mạnh lẫn hiệu quả sử dụng năng lượng tốt khi chạy TesorFlow.
Điều gì khiến TPU đặc biệt hơn so với những con chip tiêu chuẩn?
- TPU được tùy biến cho các ứng dụng machine learning sử dụng TensorFlow mặc dù Google vẫn tiếp tục sử dụng CPU và GPU cho các tác vụ machine learning.
Cách hoạt động của nó khác gì so với CPU thông thường?
- Con chip TPU độc đáo ở chỗ nó có thể sử dụng ít các bit tính toán hơn. Nó chỉ kích hoạt những phần xử lý nào cần thiết vào thời điểm chúng ta cần. Điều này cho phép chúng ta có thể thực hiện nhiều tác vụ hơn trên cùng một lượng transitor.
Điều gì khiến cho việc ứng dụng các quy trình xử lý tính toán của TPU tốt hơn so với những ứng dụng tính toán tốt hơn so với những vi xử lý tiêu chuẩn cho ứng dụng machine learning?
- Phần mềm tốt sẽ làm việc hoàn hảo nếu có phần cứng tối ưu hóa cho nó. Bằng cách xây dựng phần cứng được tùy chỉnh chỉ cho machine learning, Google có thể nghiên cứu nhiều hơn đồng thời tăng tốc các tác vụ dựa vào machine learning. Việc xây dựng con chip theo ASIC cho phép tăng hiệu năng nhờ tối ưu trên mỗi W điện bởi chỉ sử dụng cho TensorFlow. Việc sử dụng TPU, Google có thể xác định tất cả các dòng text trong cơ sở dữ liệu của Street View chỉ trong chưa đầy 5 ngày.
Sức mạnh của TPU so với các vi xử lý tiêu chuẩn như thế nào?
- Hiệu năng/công suất của nó cao hơn bất cứ giải pháp tiêu chuẩn nào trên thị trường hiện nay.
Điều gì cho thấy hiệu năng mang lại của con chip này trên thực tế?
- Mặc dù không thể nói chính xác nhưng một số ví dụ như khi đưa việc xử lý machine learning vào việc cải thiện chất lượng cũng như độ chính xác của ứng dụng bản đồ và chỉ đường. Việc sử dụng TPU sẽ có thể truy xuất cơ sở dữ liệu nhanh hơn như toàn bộ text trên Street View chỉ dưới 5 ngày, mỗi TPU có thể xử lý hơn 100 triệu tấm ảnh mỗi ngày.
Việc nói rằng TPU vượt qua định luật Moore đến 3 thế hệ cụ thể là như thế nào?
- Google thực tế không vượt qua định luật Moore đế 3 thế hệ nhưng những lợi ích của việc chuyên biệt hóa với ASIC dựa trên mục tiêu sẽ cho được kết quả tương tự như sử dụng công cụ xử lý thông thường với 3 thế hệ vượt trội hơn hiện tại.
Chúng ta có thể chờ đợi việc thấy những con chip TPU hay những công nghệ tương tự hoặc những ứng dụng của nó lên các thiết bị hằng ngày không?
- TPU đang khiến cho các dịch vụ dựa trên machine learning của Google trở nên chính xác và hữu dụng hơn. Hiện tại công ty vẫn chưa có ý định công bố thêm những kế hoạch khác, nhưng một điều chắc chắn là công ty không chỉ dừng lại ở đây.
) Mình chờ
