Deep learning, AI là những lĩnh vực công nghệ đang là xu hướng và có tầm quan trọng cực kì lớn, tính ứng dụng của 2 cái tên kể trên vào các lĩnh vực và rất nhiều ngành nghề trong cuộc sống là điều không thể phủ nhận… 

Kéo theo đó là việc ngành càng có nhiều trường đại học chú trọng đào tạo các ngành về khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo càng được chú trọng đầu tư về khung chương trình học, cơ sở vật chất, thiết bị, giáo trình, tài liệu…

Và những thiết bị như PC, laptop là yếu tố không thể thiếu để có quá trình học CNTT được trở nên thuận lợi và dễ dàng hơn…. và vấn đề được quan tâm nhất ở PC hay laptop đó chính là cấu hình. 

CPU luôn là thành phần linh kiện được người dùng, các bạn sinh viên ngành công nghệ - kỹ thuật dồn sự chú ý vào nhiều nhất. Và hiệu năng của PC hay laptop sẽ càng mạnh hơn nếu như có những công nghệ, nền tảng hỗ trợ CPU - cụ thể là ASIC (Vi mạch tích hợp chuyên dụng), và ASIC được nói đến trong bài viết chính chính là TPU. Cụ thể hơn thì Tensor Processing Unit (viết tắt là TPU được định nghĩa theo một cách dễ hiểu và phổ thông nhất như sau, TPU là ASIC của Google dành cho machine learning. TPU được sử dụng đặc biệt dành cho deep learning để giải quyết các phép toán vector và ma trận phức tạp. TPU được sắp xếp hợp lý để giải quyết các phép toán ma trận và vector ở tốc độ cực cao nhưng phải được ghép nối với CPU để đưa ra và thực hiện các lệnh. TPU chỉ có thể được sử dụng với nền tảng TensorFlow hoặc TensorFlow Lite của Google, cho dù thông qua điện toán đám mây hay phiên bản lite trên phần cứng cục bộ. 

Google đã sử dụng TPU từ năm 2015. Hãng cũng đã xác nhận việc sử dụng các bộ xử lý mới này để xử lý văn bản ở Google Street View, Google Photos và kết quả tìm kiếm của Google (Rank Brain), cũng như để tạo ra một AI được gọi là AlphaGo, đã đánh bại những người chơi Go mạnh nhất và hệ thống AlphaZero đã giành chiến thắng trước các chương trình hàng đầu trong Chess, Go, và Shogi. 

TPU có thể được sử dụng trong các ứng dụng deep learning khác nhau như phát hiện gian lận, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ô tô tự lái, AI giọng nói, nông nghiệp, trợ lý ảo, giao dịch chứng khoán, thương mại điện tử và nhiều dự đoán xã hội khác nhau.

Vậy thì TPU được sử dụng trong những trường hợp cụ thể nào…

Như đã nói ở trên thì TPU là một vi mạch tích hợp chuyên dụng và Vì TPU là phần cứng chuyên dụng cao cho deep learning, và vì vậy chắc chắn là nó sẽ bị mất đi rất nhiều chức năng khác mà bạn thường mong đợi từ một bộ xử lý đa năng như CPU. Vì vậy cho nên chỉ có những tình huống cụ thể trong đó việc sử dụng TPU sẽ mang lại kết quả tốt nhất khi đào tạo AI. 

Thời điểm tốt nhất để sử dụng TPU là cho các hoạt động mà những model phụ thuộc nhiều vào tính toán ma trận, như hệ thống đề xuất cho các công cụ tìm kiếm. TPU cũng mang lại kết quả tuyệt vời cho các mô hình trong đó AI phân tích lượng lớn những điểm dữ liệu sẽ mất nhiều tuần hoặc nhiều tháng để hoàn thành. Các kỹ sư AI sử dụng TPU cho những trường hợp không có mô hình TensorFlow tùy chỉnh và phải bắt đầu lại từ đầu.

Thư viện TensorFlow thật sự là một thứ vũ khí rất lợi hại đối với việc phát triển những công nghệ cao mang tính xu hướng và tính tương lai.