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Mit „Cloud TPU“ erhält Googles Cloud-Plattform ein neues Produkt, das die Ausführung und das Training von Machine-Learning-Algorithmen deutlich beschleunigen soll.

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Maschinelles Lernen in der Cloud: Google stellt „Cloud TPU“ vor

Erst seit Februar 2017 bietet Google seinen Cloud-Kunden die Möglichkeit, auf GPUs zuzugreifen. Der Grund: Die GPUs sollten für die zusätzliche Rechenpower sorgen, die beim maschinellen Lernen benötigt wird. Jetzt geht der Konzern jedoch noch einen Schritt weiter und bietet Nutzern Zugriff auf speziell für diesen Zweck entwickelte Chips. Google bezeichnet die Recheneinheiten Tensor-Processing-Units (TPU). Unter der Bezeichnung „Cloud TPU“ können Nutzer bald über Googles Cloud-Plattform darauf zugreifen.

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Jede TPU bringt es laut Google auf eine Leistung von 180 Teraflops. Die TPUs sind dafür gebaut worden, mit weiteren TPUs kombiniert zu werden. Eine Einheit aus 64 TPUs soll so beispielsweise bis zu 11,5 Petaflop an Leistung bringen. Beim Einsatz der „Cloud TPU“ können Nutzer die Machine-Learning-Chips frei mit Skylake-CPUs und Nvidia-GPUs kombinieren. Wenig überraschend: Die „Cloud TPU“ soll sich leicht mit Googles quelloffener Machine-Learning-Software Tensorflow programmieren lassen. Das Cloud-Angebot befindet sich ab sofort in einer geschlossenen Beta-Phase, für die sich Google-Kunden bewerben können.

Kostenlose TPU-Cloud für Wissenschaftler und andere spannende Projekte

Unter dem Namen „TensorFlow-Research-Cloud“ will Google insgesamt 1.000 Cloud-TPUs kostenlos zugänglich machen. Der Zugang soll jedoch auf Wissenschaftler und andere Personen begrenzt sein, die an spannenden Projekten im Bereich des maschinellen Lernens arbeiten. Welche Projekte Google in diesem Zusammenhang interessant finden wird und welche nicht, bleibt derzeit jedoch noch unklar.