深層大腦（DeepMind）“AlphaGo的運算效率是1年前的10倍水準”

　　近日，與柯杰象棋博弈的人工智能（AI）‘AlpahGo2.0’的大腦秘密被公開了。它僅用一個谷歌制造的機器學習（MachineLearning）專用芯片‘tensorProcessingUnit（簡稱TPU）’就能運行。

　　過去的5月23日在中國浙江省烏鎮國際計算機會議中心以‘想起未來首腦會議’的名字進行了柯杰選手和AlphaGo2.0的象棋博弈大賽。

　　AlphaGo用289步比柯杰選手領先了1.5步贏得了第1場比賽。比賽結束后AlphaGo2.0的秘密被公開與眾了。

　　裝載著TPU的谷歌數據中心內AlphaGo設備

　　根據谷歌深層大腦（DeepMind）的發表，AlphaGo2.0是使用谷歌云的‘1臺TPU設備’來啟動的。它搭載的運算設備是在17日谷歌I/O2017會議上公開的第2代處理器‘云TPU’。

　　通過谷歌I/O 2017介紹的云TPU

　　云TPU搭載著1個CPU模組和4個45TFLOPS芯片，其性能能達到180TFLOPS。而且1個模組就能支持64GB寬帶內存。是跟著1年前1代TPU步伐的應用特殊化直接回路（ASIC），也就是說就是定制型處理器。谷歌一直把TPU最適化與機器自學（MachineLearning）算法和TensorFlow框架的啟動上。

　　連接64個谷歌數據中心的云TPU模組的TPU Package

　　打在了1代TPU的AlphaGo1.0僅是有傳聞稱是用1202個CPU和176個GPU構成的超級電腦。谷歌在之后的5月舉行的I/O 2016會議上第一次展示了TPU并稱AlphaGo使用了多個TPU。韓國李世石選手雖然是跟AI系統做博弈，其實是跟AlphaGo搭載的很多TPU做的博弈。

　　AlphaGo2.0為了跟柯杰博弈進化了一次。不僅搭載了改善性能的2代云CPU，而且其效率都達到了能用一個TPU就能實現的高度。