Cloud TPU

以前所未有的速度訓練及執行機器學習模型

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加快機器學習速度

機器學習 (ML) 能夠為我們的生活帶來許多方便。電腦視覺和自然語言處理能力的提升,有助於我們每個人更自然地與科技產品互動。企業則可依靠機器學習來強化網路安全性並降低詐欺風險。機器學習所帶來醫學成像上的進步能夠提升醫療診斷的準確性,並使更多人得到醫療照護,最終挽救更多性命。

加快機器學習工作負載的處理速度

這些革命性的 Cloud TPU 是專為加快 TensorFlow 機器學習工作負載的處理速度而打造。每個 Cloud TPU 可提供每秒高達 180 萬億次浮點運算的性能,讓您有足夠的運算能力來訓練和執行最先進的機器學習模型。Cloud TPU 可以幫助您進行業務轉型或是在研究上取得新突破。

隨需使用機器學習超級運算

根據需要使用強大的機器學習加速器,而且無需預先投入資本。無論您的任務需要使用 Cloud TPU 的時間是幾小時還是幾週,都可以確實獲得所需的機器學習加速,而且無需建立自己的資料中心。

輕鬆遷移到雲端

由於 TensorFlow 是開放原始碼,因此您可以輕鬆將已在 TensorFlow 中執行的機器學習工作負載遷移到 Cloud TPU 中嘗試執行。透過 TensorFlow 的高層級 API,您可以在 CPU、GPU 和 TPU 之間遷移模型,而且無需更改太多程式碼。如果您有圖片分類或機器翻譯需求,我們可以提供許多適合在 TPU 上執行的模型,您只需提供資料,下載參考 TensorFlow 模型並進行訓練。

利用 Google 的 AI 創新技術

藉助於 Google 也在使用的加速器,開發世界一流的機器學習產品。Cloud TPU 是專為加速最尖端的機器學習工作負載 (包括訓練和預測) 而打造。

Cloud TPU 功能與特點

高效能
每個 Cloud TPU 可提供每秒高達 180 萬億次浮點運算的性能,以及 64 GB 的超高頻寬記憶體。
Google Cloud 的優點
在 Cloud TPU 上執行機器學習工作負載,同時受益於 Google Cloud Platform 領先業界的儲存空間、網路和資料分析技術。
參考模型
使用 ResNet-50 和 RetinaNet 等模型在 Cloud TPU 上解決圖片分類和物件偵測等問題。利用來自 Tensor2Tensor 的 Transformer 模型嘗試機器翻譯和建立語言模型。
高度整合
Cloud TPU 和 Google Cloud 的資料與分析服務基本上已與其他 GCP 服務全面整合,可讓客戶透過相同的存取方式使用所有服務。
將 Cloud TPU 與自訂機器類型連結
您可以透過自訂 VM 類型連結到 Cloud TPU,這樣就能針對個別工作負載以最佳方式平衡處理器速度、記憶體和高效能儲存空間資源。
先佔 Cloud TPU 測試版
針對容錯機器學習工作負載,例如針對大型資料集執行含檢查點或批次預測的長時間訓練,使用先佔 Cloud TPU 可節省費用。先佔 Cloud TPU 比隨選執行個體便宜 70%,讓您從第一次實驗到大規模超參數搜尋都比以往節省許多費用。
測試版:Cloud TPU 是測試版,相關功能不在任何服務水準協議或廢止政策的涵蓋範圍內,且可能有回溯不相容的變更。