重磅｜Google I／O 17扔下两枚核弹，炸掉全球无数独角兽公司的数千亿美金的研发投入！

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作者：全球人工智能 创始人

18日凌晨，谷歌一年一度的开发者大会I/O拉开帷幕，CEO Sundar Pichai再次强调了谷歌 AI First 战略的重要性，他表示机器学习已经在谷歌的诸多产品中得到了广泛应用，包括搜索排序、街景、图片搜索、智能回复、YouTube 推荐等。

一、发布第二代TPU：打造打造全球最先进的计算力芯片！

Pichai 在 2017 谷歌 I/O 大会宣布的第二代 TPU，既能够加速推理，也能够加速训练。

第二代 TPU 设备单个的性能就能提供高达 180 teraflops 的浮点计算量。不仅如此，谷歌还将这些升级版的 TPU 集成在一起成为  Cloud TPU。每个 TPU 都包含了一个定制的高速网络，构成了一个谷歌称之为“TPU pod”的机器学习超级计算机。一个TPU pod 包含 64 个第二代TPU，最高可提供多达 11.5 petaflops，加速对单个大型机器学习模型的培训。

Pichai 还在演讲中表示，使用 TPU pods，谷歌已经大幅提升了训练神经网络的时间。谷歌的一个新的大型翻译模型，以前要 32 颗商业上最好的 GPU 花费一整天的时间来训练——现在，只需一个下午，8 个第二代 TPU 就能达到同样的训练精度。

就在上周，全球GPU 巨头英伟达才揭幕了专门针对张量处理而升级的新款 GPU，今天google发布二代tpu。面对这枚核弹，不知道黄老板现在什么心里感受！这无疑宣布：包括台积电、英特尔、博通和英伟达四大芯片巨头在内的芯片企业将迎来一个更加可怕的怪兽！

二、开放获取海量数据云服务平台：发布Cloud  TPU ！

第二代 TPU 设备单个的性能就能提供高达 180 teraflops 的浮点计算量。不仅如此，谷歌还将这些升级版的 TPU 集成在一起成为  Cloud TPU。每个 TPU 都包含了一个定制的高速网络，构成了一个谷歌称之为“TPU pod”的机器学习超级计算机。一个TPU pod 包含 64 个第二代TPU，最高可提供多达 11.5 petaflops，加速对单个大型机器学习模型的培训。

Pichai 还在演讲中表示，使用 TPU pods，谷歌已经大幅提升了训练神经网络的时间。谷歌的一个新的大型翻译模型，以前要 32 颗商业上最好的 GPU 花费一整天的时间来训练——现在，只需一个下午，8 个第二代 TPU 就能达到同样的训练精度。

谷歌将免费开放 1000 台 Cloud TPU 供开发者和研究人员使用，并且推出了 TensorFlow Research Cloud。地址：https://www.tensorflow.org/tfrc/

作为谷歌云的主管之一，李飞飞：我加入谷歌正是出于这一原因，希望能保证每一个人都能利用AI，来保持自己的竞争力， 来解决对自己来说重要的问题。TPU只是其中的一部分。更多的是如何让计算整件事民主化。对于大多数人来说，谷歌云让这些难以获得的硬件资源变得可用了。

不难看出，Google 将通过Cloud TPU来完成 海量高价值的数据的获取和使用！同时也让台积电、英特尔、博通和英伟达四大芯片巨头在内的芯片企业卖芯片赚钱增加了更多困难！同时，也让全球的传统云服务企业傻眼！

三、发布Google.AI  ，宣布完成AI产业商业闭环！

谷歌Google I／O 17发布了google.ai ：将把自己所有的AI相关事务集合到一个网站Google.AI 上。这一平台主要关注三件事：研究、工具和应用。

总结：Google i/o 2017发布的这两枚核弹TPU和Cloud TPU：意味Google已经完成 ：计算力（TPU)+算法框架（Tensor flow）＋海量高价值数据（Cloud TPU)＋主流战场的业务布局（无人驾驶＋医疗等业务）等四大战略，形成了完整的AI产业商业闭环！这就是google，一家永远站在技术最前沿，一家永远依靠最先进的技术来驱动自己商业帝国的企业！

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