Google rivela la Tensor Processing Unit, l’hardware per l’intelligenza artificiale

Una scheda Tensor Processing Unit (Foto cortesia Google)
Una scheda Tensor Processing Unit (Foto cortesia Google)

Google ha presentato la Tensor Processing Unit (TPU), un circuito integrato creato specificamente (in inglese application specific integrated circuit o ASIC) per l’apprendimento automatico (machine learning). L’azienda sta sperimentando questo tipo di soluzioni nei suoi data center da oltre un anno e ha dichiarato che le prestazioni per watt sono di un ordine di grandezza superiore per quanto riguarda l’ottimizzazione.

Sundar Pichai, diventato amministratore delegato di Google dopo la riorganizzazione aziendale che ha portato alla creazione della holding Alphabet, ha appena rilasciato un’intervista a Forbes in cui ha parlato dei suoi piani legati all’intelligenza artificiale. Nel novembre 2015, l’azienda ha rilasciato TensorFlow, il proprio motore per l’apprendimento automatico, come open source per stimolarne lo sviluppo. Si tratta solo di una delle mosse di Google in questo campo.

Negli ultimi anni, Google sta sviluppando vari servizi in modo da rendere più naturale l’interazione con gli utenti e ciò richiede adeguati sviluppi nel campo dell’apprendimento automatico. Tuttavia, il software non è sufficiente ma è importante che esso giri su hardware in grado di sfruttarlo al meglio.

La TPU richiede meno transistor per compiere le sue operazioni. Ciò perché è più tollerante per quanto riguarda la precisione di calcolo ridotta. Il risultato è la possibilità di effettuare più operazioni al secondo, usare modelli più sofisticati e potenti di apprendimento automatico e applicarli più rapidamente. L’idea è di fornire agli utenti risultati più intelligenti più rapidamente.

Questo approccio ha anche altri utilizzi, come ad esempio in Google Street View per migliorare l’accuratezza e la qualità delle mappe e la navigazione. L’apprendimento automatico ha applicazioni variegate nei servizi aziendali ed è per questo che è stato deciso di progettare le TPU invece di utilizzare soluzioni hardware standard.

Secondo Google, l’aumento di prestazioni è equivalente a un progresso di sette anni nella tecnologia. Si tratta di tre generazioni della Legge di Moore, un progresso davvero notevole che conferma la volontà dell’azienda di essere leader nel campo dell’apprendimento automatico, un fattore cruciale per l’evoluzione di molti servizi di Google.

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