谷歌让普通人也能训练机器
谷歌云平台今天宣布，自2018年2月12日起，google独家研制的cloud tpu向公众开放使用，帮助机器学习开发者快速训练模型。
cloud tpu是google为tensorflow专门设计的机器学习硬件加速器，基于４个特制的asic，单个cloud tpu 的计算能力可达180 tflops，同时具备64gb带宽。
和其他gpu云一样，cloud tpu免去了设计、部署、维护一个机器学习计算集群的麻烦。除此之外，cloud tpu的主要优势在于容易和快速。
容易构建模型
tpu虽然基于asic构建，但并不像其他基于asic的机器学习硬件一样需要专门编写程序（其中包括很多和硬件交互的底层代码）。相反，tpu可以直接使用高层的tensorflow api。为了进一步帮助机器学习开发者快速上手，google开源了一系列基于cloud tpu的参考实现：
resnet-50及其他流行的图像分类模型
用于机器翻译和语言建模的transformer
用于目标检测的retinanet
以后google还将陆续开源其他模型实现。
如果你想基于cloud tpu优化自己的tensorflow模型，google也提供了文档和工具。
另外，pytorch作者，facebook ai research的soumith chintala也宣布打算在pytorch框架中集成cloud tpu支持。
快速训练模型
当年alphazero训练了不到24小时就击败了围棋、国际象棋、将棋的最先进模型，而alphazero正是基于tpu训练的。
现在，你也可以体验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数据集上训练resnet-50至75%精确度。如果换成普通的gpu云，比如，配备nvidia tesla m40的阿里云，你需要多花1-2倍的钱，还需要等待两周！
这还仅仅只是一个开始。cloud tpu还可以通过专门的极速网络连接，协同工作——google称之为tpu pod。等今年晚些时候google开放tpu pod，训练时间可以进一步缩减至不到30分钟，而且无需改动代码！
价格
cloud tpu以秒计费，目前的价格为每小时6.50美元，以后可能会降价。目前cloud tpu还处于beta测试阶段，因此主机位置只限美国中部地区，数量有限，需要先提交表单申请配额，还不能即买即用。
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