TPU

新的Cloud TPU系統架構讓用戶直接存取TPU主機，不只減少流量在資料中心間往返，也能消除過去要使用Compute Engine虛擬機器準備資料的額外成本

Google使用自家設計的加速晶片TPU，打造機器學習訓練超級電腦，在MLPerf基準測試中6項模型刷新紀錄

Google內部員工開發的圍棋專案Minigo也導入了雲端TPU服務，搭配640個TPU組成運算叢集，Minigo每秒可以完成20至30個棋局。

福特汽車日前將旗下自駕車部門分拆，獨自成立了新的自動駕駛汽車公司（Ford Autonomous Vehicles LLC），未來將專注於推動該公司的無人駕駛車輛計畫。

臉書人工智慧研究院（FAIR）近日開發一款音樂翻譯機，可將一首歌或曲子轉換為不同樂器或風格的演奏版本，比如將簡單的口哨轉換為莫札特或是巴哈風格的古典樂，或是將非洲鼓音樂輸出為貝多芬風格的鋼琴演奏曲。厲害的是，這套系統使用的自動編碼器不需要監督，就能轉換未接觸過的音樂，並輸出為高傳真音樂。

2017年Google推出Cloud Machine Learning Engine雲端機器學習引擎，支援GPU訓練模型，近日宣布其雲端機器學習引擎開始支援TPU，會負責建置、管理TPU節點。

Google表示，在使用神經網路推斷的AI運算中，TPU的效能是目前GPU、CPU的15到30倍，在每瓦執行的兆次運算上也提昇了30到80倍。

有鑑於Google旗下各項服務廣泛使用機器學習技術，Google打造了自製的機器學習專用晶片TPU，為針對TensorFlow機器學習系統打造的客製化ASIC晶片，已部署於Google資料中心，用於機器學習相關應用。