我们生活在一个技术驱动着整个文明基石的时代。但是，尽管有各种杰出的发明和技术进步，但当今世界比以往任何时候都更倾向于速度和敏捷性。我们已经从传统的有线拨号Internet连接转移到了第四代无线网络。光纤的广泛分布使其可以连接到Internet并以高速访问数据。同样，在处理器和GPU方面，我们已经从仅包含6000个晶体管的传统8位8080微处理器芯片转移到了时钟频率高达1.7 GHz的最先进的Octa核心处理器。人工智能的发展变得越来越抽象，越来越复杂。从早期的简单判断是或否，到后来的准确识别，可以在复杂的场景中找到特定的目标，然后再有可以做出主动决策的AI，例如AlphaGo，甚至可以做出诸如AlphaGo Zero等智能，可以依靠完全依靠自学来实现快速增长。在人工智能发展了这么长时间之后，网络处理的信息的类型，复杂性和数量发生了翻天覆地的变化。在网络类型方面，从早期的AlexNet和GoogleNet到各种GAN（生成对抗网络）和各种深度强化学习网络，它们各自的网络结构是不同的。开发人员通常会适应最新的网络。遇到了一些麻烦。处理的信息量也呈指数增长。随着对计算能力的不断增长的需求，对处理单元的大小有更多限制的机器人实际上在升级到智能水平方面遇到了障碍。这就是为什么人工智能芯片会继续升级和迭代的原因。人工智能的最终目标是模拟人类的大脑。人脑约有1000亿个神经元和1000万亿个突触，能够处理复杂的视觉，听觉，嗅觉，味觉，语言能力，理解能力，认知能力和情绪控制，复杂的人体控制，复杂的心理和生理控制以及功耗仅为10-20瓦。许多人可能会问为什么在人工智能领域，NVidia GPU具有不可动摇的主导地位，为什么AMD的GPU和NVidia GPU具有相似的性能，但是在人工智能领域的普及却是天壤之别。 2011年，负责Google Brain的Wu Enda通过使用深度神经网络训练图像，学会了在一周内识别出猫。他使用了12个GPU，而不是2000个CPU。这是世界上机器第一次识别猫。在2016年，由Google Deepmind团队开发的机器人AlphaGo击败了世界冠军的专业九人棋手李世石4-1（AlphaGo的神经网络训练使用了50个GPU，而象棋网络使用了174个GPU） ，激发了围棋世界的游戏之声，因为围棋一直被认为是人类智能的巅峰之作，而这可以被视为人工智能历史上的另一个重要里程碑。谷歌并不是唯一一家在此类设备上设计用于AI任务的芯片的公司。 ARM，高通，联发科和其他公司都制造了自己的AI加速器，而Nvidia制造的GPU主导了训练算法市场。但是，Google的竞争对手并不控制整个AI堆栈。客户可以将其数据存储在Google的云中；使用TPU训练他们的算法；然后使用新的Edge TPU进行设备上的推断。此外，他们可能会使用TensorFlow来创建他们的机器学习软件-TensorFlow是由Google创建和操作的编码框架。这种垂直整合具有明显的好处。 Google可以确保所有这些不同部分之间尽可能高效，顺畅地进行交流，从而使客户更容易在公司的生态系统中玩游戏。在2016年5月的Google I / O会议上，Google首次宣布了自己设计的TPU。在2017年的Google I / O会议上，Google宣布了第二代TPU处理器的正式发布。在今年的Google I / 0 2018大会上，Google发布了新一代TPU处理器-TPU 3.0。 TPU 3.0的性能是当前TPU 2.0的8倍，达到10亿倍。 TPU的全称是Tensor Processing Unit，它是Google开发的一种神经网络训练处理器，主要用于深度学习和AI运算。在7月举行的Next Cloud大会上，Google发布了Edge TPU芯片，以攻击边缘计算市场。尽管它们都是TPU，但用于边缘计算的版本与用于训练机器学习的Cloud TPU不同。它是专门用于处理AI预测部分的微芯片。 Edge TPU可以运行