Google lança novo Cloud TPU Hosting para IA e Machine Learning

Unidades de processamento de tensor de segunda geração (TPUs) anunciadas em 2017 Google I / O

O Google, como empresa, está constantemente lançando novas tecnologias com o potencial de mudar radicalmente indústrias inteiras e alterar o curso da civilização humana, com alguns dos melhores anúncios da imprensa reservados para lançamento na Convenção anual de E / S. Este ano, Sundar Pichai (CEO), Jeff Dean (Pesquisa) e Urs Hölzle (Google Cloud) fizeram anúncios simultâneos que lançaram efetivamente uma forma totalmente nova de hospedagem em nuvem baseada em aprendizado de máquina e inteligência artificial. O Google desenvolveu um novo tipo de servidor de computador com Unidades de Processamento de Tensores ou TPUs avançadas que funcionam para otimizar os processos de aprendizado de máquina para IA de maneira semelhante à maneira como as GPUs operam na renderização matemática avançada de gráficos de computador de alta velocidade ou na aceleração do Bitcoin mineração. O Google pretende disponibilizar os servidores de aprendizado de máquina para pesquisa e desenvolvimento de padrões de código aberto por meio de planos de computação em nuvem que podem ser programados com o TensorFlow, "uma biblioteca de software de código aberto para Machine Intelligence." O lançamento da hospedagem Cloud TPU é um dos destaques da mudança do Google de um "primeiro para celular" para "AI primeiro" empresa e simbólico de seu objetivo de desenvolver "AI primeiro" data centers em todas as operações comerciais atuais.

Unidades de processamento de tensor de segunda geração (TPUs) anunciadas em 2017 Google I / O

TensorFlow – Uma biblioteca de software de código aberto para inteligência de máquina

O anúncio da hospedagem em TPU na nuvem representa potencialmente um momento importante para o futuro da hospedagem na web, gerenciamento de data center e desenvolvimento de aplicativos de software. Muitos chegaram a aceitar os anúncios de E / S do Google com menos entusiasmo após o enorme hype em torno do Google Wave e do Google Glass, ambos não conseguiram se transformar em novos produtos viáveis. No entanto, a plataforma Android anunciada no Google I / O 2008 subiu para ultrapassar 2 bilhões de instalações de dispositivos em menos de 10 anos. Mudança filosófica do Google de um "primeiro celular" para um "AI primeiro" A empresa já foi implementada internamente e as alterações são encontradas em muitos dos aplicativos de pesquisa, fotos, email, mapas e idiomas existentes na empresa. Ao lançar os serviços de hospedagem Cloud TPU baseados na plataforma TensorFlow e um tipo completamente novo de computador em nuvem desenvolvido para os requisitos exclusivos de aprendizado de máquina e inteligência artificial, o Google, como empresa, prova que eles ainda estão anos relativamente claros à frente da concorrência novamente.

Analistas do setor correram para calcular os efeitos estimados da plataforma de hospedagem Cloud TPU na Intel, AMD, & Nvidia após o anúncio de E / S, já que os principais fabricantes de chips e empresas de design de GPU do setor reagiram ao lançamento mais recente do produto do Google. Claramente, inteligência artificial e aprendizado de máquina são quase ilimitados em potencial, como setores para o novo hardware & desenvolvimento de software em TI. De acordo com o comunicado de imprensa, os servidores TPU únicos do Google oferecem "até 180 teraflops de desempenho de ponto flutuante … um pod de TPU contém 64 TPUs de segunda geração e fornece até 11,5 petaflops para acelerar o treinamento de um único modelo grande de aprendizado de máquina." Os servidores em nuvem otimizados para IA podem ser usados ​​para criar novos aplicativos para reconhecimento avançado de fala, tradução de voz, pesquisa de imagens e muitos outros fins em pesquisa, indústria, ciência e design. Google está promovendo o uso de IA & aprendizado de máquina para repensar os problemas tradicionais em todos os principais setores industriais, a fim de desenvolver novos produtos inovadores no mercado.

Uma das razões pelas quais os novos servidores TPU foram desenvolvidos pelo Google é otimizar a maneira como a IA evolui através do uso de redes neurais no aprendizado de máquina. Isso inclui o desenvolvimento da capacidade dos computadores de "Vejo" e "Compreendo" o que está em uma imagem, além de levar a um novo potencial no computador "audição" através do reconhecimento de voz e "lendo" através do reconhecimento óptico de texto. Assistência médica, pesquisa biotecnológica, medicina, seqüenciamento genético, astrofísica, física quântica, biologia, química, arquitetura, & engenharia – O Google está procurando meios de expandir o ambiente atual em que a pesquisa em IA e o aprendizado de máquina com redes neurais são principalmente o domínio de estudantes de doutorado em ciência da computação para a aplicação de inovação em amplos setores da sociedade e da indústria. Isso exigirá centenas de milhares de desenvolvedores profissionais e programadores de IA / ML, tornando o TensorFlow uma plataforma potencialmente valiosa para compartilhar código-fonte aberto ao criar novos aplicativos de software. O Google.ai é outro projeto que representa uma coleção de especialistas de vários departamentos do Google que estão trabalhando para trazer os benefícios da IA ​​para todos por meio de pesquisa aplicada e desenvolvimento de novos produtos de consumo com base em aprendizado profundo & redes neurais.

Vídeo Introdutório: TensorFlow (2017)

TensorFlow: Aprendizado de Máquina de Código Aberto – "O TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados. Originalmente desenvolvido por pesquisadores e engenheiros que trabalham na equipe do Google Brain na organização de pesquisa Machine Intelligence do Google com o objetivo de realizar aprendizado de máquina e pesquisa em redes neurais profundas." Siga o TensorFlow no Twitter.

Plataforma TPU do Google Cloud – Aprendizado de máquina acelerado para uma nova geração de aplicativos

Atualmente, a plataforma de computação em nuvem do Google inclui CPUs Skylake da Intel, GPUs Nvidia e os novos servidores TPU lançados por equipes internas de pesquisa e desenvolvimento da empresa. A TPU (Tensor Processing Unit) é um chip ASIC (circuito integrado específico da aplicação) que questiona se as pesquisas mais recentes do Google levaram a desenvolvimentos que ultrapassarão a Intel, AMD, & Nvidia em inteligência artificial e design de chips de aprendizado de máquina. Os produtos da indústria mais próximos que competem com o TensorFlow são o Nervana Engine e o Nervana Cloud que estão sendo desenvolvidos pela Intel com a plataforma de aprendizado profundo Neon baseada em Python. A Nvidia lançou o chip de aprendizado de máquina Volta (série V100), juntamente com o seu Deep Learning Accelerator (DLA). Wave Computing’s Dataflow Architecture é outro ecossistema de produtos iniciantes nesse setor. O Google divulgou extensos resultados de testes de seus datacenters que comparam o desempenho da Unidade de Processamento Tensor (TPU) ao CPU Intel Haswell e GPU Nvidia K80. No geral, a pesquisa do Google concluiu que "em nossas cargas de trabalho de produção de IA que utilizam inferência de rede neural, a TPU é 15x a 30x mais rápida que as GPUs e CPUs contemporâneas." Embora alguns tenham questionado o fato de que os servidores TPU só podem ser usados ​​com a plataforma TensorFlow para programar novos aplicativos atualmente, é claro que o desenvolvimento de novos produtos usando o hardware do Google TPU está apenas começando..

Unidades de processamento de tensor de segunda geração (TPUs) anunciadas em 2017 Google I / O

Hospedagem em TPU do Google Cloud – "Com o fim da Lei de Moore, muitos arquitetos de computadores acreditam que grandes melhorias no desempenho de custo-energia devem vir agora de hardware específico do domínio. A TPU (Unidade de Processamento Tensor), implantada nos datacenters do Google desde 2015, é um chip personalizado que acelera as redes neurais profundas (DNNs)." Saiba mais sobre hospedagem em TPU no Google Cloud.

A Cúpula de Desenvolvimento TensorFlow 2017: Machine Learning, AI, & Computação em nuvem

O TensorFlow é uma das plataformas mais avançadas atualmente disponíveis no mundo para o desenvolvimento de Al & Aplicações de ML em fundações de código aberto. Os anúncios de pesquisa apresentados pelos técnicos do Google na Cúpula do desenvolvedor do TensorFlow 2017 destacaram a natureza diversa e inesperada do software criado por programadores que utilizam internacionalmente redes neurais. Se medicina, agricultura, ciência, indústria, arte, música, finanças, negócios, aviação ou engenharia, desenvolvedores independentes, cientistas da computação, pesquisadores acadêmicos, artistas criativos e entusiastas de laboratórios de garagem colocaram as ferramentas disponíveis com o código TensorFlow para funcionar na construção de novos aplicativos para uso produtivo em seus ambientes locais. O que resta a ser visto é como esses novos desenvolvimentos na computação em nuvem e no "Internet das Coisas" cruzará para aplicativos da Web por meio de reconhecimento de texto, mineração de dados, geração de meme, imagem & pesquisa de vídeo etc. em uma nova geração de sites direcionados à IA e aplicativos móveis habilitados para ML no nível popular. O TensorFlow já está sendo usado pelo AirBNB, ARM, DeepMind, DropBox, eBay, Google, IBM, Intel, Qualcom, SAP, Snapchat, Twitter, Uber e outras empresas tradicionais nas operações comerciais do dia-a-dia. O que vem a seguir provavelmente será ainda mais transformador do que as mudanças lançadas pelos avanços da computação em nuvem e da tecnologia móvel atualmente. A plataforma TensorFlow também cria um caminho para uma visão socialmente mais transformadora da inteligência artificial e do aprendizado de máquina promovida pelo pesquisador sênior do Google Ray Kurzweil em sua série de livros sobre "a singularidade". Os padrões comerciais concorrentes avançados pelo Google, Intel, Nvidia, IBM, Microsoft, & Outras empresas nesse estágio de desenvolvimento coletivo de IA / ML também apontam para o vasto potencial de retornos econômicos do investimento financeiro em estágio inicial neste setor comercial.

Vídeo principal: Google I / O 2017

Keynote de E / S do Google – "Organizando as informações do mundo … aplicando conhecimentos aprofundados de ciência da computação e tecnologia para resolver problemas em grande escala." Siga o CEO do Google, Sundar Pichai, no Twitter.

TensorFlow R&D – Recursos de plataforma para programadores de ML & AI Developers

Embora o aprendizado de máquina, as redes neurais e a programação de inteligência artificial tenham sido, durante gerações, o material de pesquisa para os profissionais de ciência da computação, o lançamento da plataforma Google TensorFlow e o anúncio de hospedagem em Cloud TPU com novo hardware comprova que a inovação desse setor está finalmente chegando ao mainstream. Porém, nem todas as pesquisas e desenvolvimento do TensorFlow são limitados a acadêmicos ou departamentos de TI da Fortune 500. Há um número crescente de recursos da Internet na plataforma TensorFlow, como:

  • Comunidade TensorFlow
  • Código TensorFlow no GitHub
  • Biblioteca de Vetorização de Operador
  • TensorFlow Tutorials
  • Aprendizado de máquina com TensorFlow
  • Canal do desenvolvedor do Google

Os desenvolvimentos da indústria em computação em nuvem, aplicativos de big data, aprendizado de máquina, inteligência artificial, Internet das coisas e impressão em 3D parecem prontos para integrar-se no próximo nível de tecnologia de data center exemplificado pelo lançamento das redes de pod TPU do Google Cloud.

Unidades de processamento de tensor de segunda geração (TPUs) anunciadas em 2017 Google I / O

Aprendizado de Máquina Acelerado – "O aprendizado de máquina (ML) tem o poder de simplificar bastante nossas vidas. Melhorias no reconhecimento de fala e no entendimento da linguagem ajudam todos nós a interagir mais naturalmente com a tecnologia. As empresas confiam no ML para fortalecer a segurança da rede e reduzir a fraude. Os avanços nas imagens médicas possibilitadas pelo ML podem aumentar a precisão dos diagnósticos médicos e expandir o acesso aos cuidados, salvando vidas." Saiba mais sobre Cloud TPU Hosting com TensorFlow.

Redes neurais profundas (DNNs): Deep Learning & Aplicações de condução autônoma

O Google continua secreto sobre suas próprias pesquisas corporativas em plataformas de computador autônomas e como isso se relaciona com os novos desenvolvimentos do setor em computação TPU, inteligência artificial, aprendizado de máquina e robótica. Isso não é surpreendente, pois a indústria automotiva está à beira de um grande lançamento da nova e revolucionária tecnologia de veículos autônomos em várias empresas, modelos de transporte para consumidores e plataformas de sistemas operacionais concorrentes. É relatado que quase todas as grandes empresas automobilísticas e corporações de TI internacionalmente, bem como inúmeras pequenas empresas de desenvolvimento de software para startups, estão trabalhando no lançamento inovador de veículos autônomos nos próximos anos. O processador Xavier da Nvidia está intimamente relacionado ao chip Volta, usado em sua plataforma de aprendizado profundo, mas a GPU Xavier usa a matemática de tensores para alimentar o processador da Nvidia. "Drive PX" software de condução autônomo com IA avançada. É provável que a gerência do Google veja sua pesquisa de hardware em TPU como parte essencial do desenvolvimento do futuro de veículos autônomos e autônomos equipados com Google Maps, AI, & software de aprendizado de máquina como o TensorFlow no próximo nível. Procure mais anúncios futuros do Google sobre o desenvolvimento da tecnologia de direção autônoma em associação com o hardware do servidor TPU de aprendizado profundo da próxima geração.

Vídeo de apresentação – TensorFlow Dev Summit 2017

Desenvolvedores do Google – "Jeff Dean, Rajat Monga e Megan Kacholia fazem o discurso principal na inauguração do TensorFlow Dev Summit. Eles discutem: As origens do TensorFlow; Progresso desde o TensorFlow’s lançamento de código aberto; TensorFlow’s próspera comunidade de código aberto; Desempenho e escalabilidade do TensorFlow; Aplicativos TensorFlow em todo o mundo … e compartilhe alguns anúncios interessantes!" Saiba mais sobre o TensorFlow Dev Summit 2017.

Jeffrey Wilson Administrator
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