O Google anunciou hoje a próxima geração de seus chips Tensor Processing Units (TPUs), voltados para o aprendizado de máquina, durante o Google I/O. Esses chips, que são projetados especificamente para acelerar tarefas de aprendizado de máquina, deverão ser mais capazes do que CPUs ou mesmo GPUs.

De acordo com a empresa, cada TPU de segunda geração poderá fornecer até 180 teraflops de desempenho. Teremos que esperar para ver como eles se saem nos benchmarks, mas eles certamente são um bom passo adiante em termos de velocidade, comparando com a primeira geração apresentada no ano passado - que só foi capaz de lidar com inferência.

A inferência na aprendizagem da máquina refere-se à probabilidade estatística de que as conclusões da máquina estão corretas - por exemplo, com base em modelo, a máquina pode estar, digamos, 85% confiante de que um determinado objeto em uma fotografia é uma árvore.

Esse novo chip pode ser usado para o treinamento desses modelos de aprendizagem de máquina, o que é uma parte significativa do fluxo de trabalho de aprendizagem. Ou seja, será possível construir um modelo, por exemplo, para identificar corretamente se aquele elemento na foto é uma árvore, um carro ou um gato.

E quão rápido são esses novos chips? O Google escreveu em um comunicado que "para colocar isso em perspectiva, nosso novo modelo de tradução em grande escala leva um dia inteiro para ser treinado em 32 das melhores GPUs disponíveis no mercado - enquanto um 1/8 de um pod TPU pode fazer o trabalho em uma tarde".

Provavelmente, essas comparações na prática não ajudam muito o público leigo a imaginar a real velocidade. Mas, como apontou o TechCrunch, leve em consideração que as GPUs normalmente são os chips mais poderosos que são usados nas operações de aprendizado de máquinas hoje em dia.

Além do mais, o Google está oferecendo a disponibilidade desses chips como um serviço no Google Cloud Platform, reduzindo substancialmente a barreira existente à entrada nesta tecnologia. O Google também anunciou acesso gratuito ao TensorFlow Research Cloud, um cluster de 1000 TPUs Cloud para aqueles que trabalham em pesquisas de aprendizagem de máquinas abertas.