人工智能经过这么长时间的发展，在网络的种类、复杂程度和处理的信息量上都发生了天翻地覆的变化。网络种类上，从早期的 AlexNet 和 GoogleNet 到现在各种各样的 GAN(生成对抗网络)以及各种深度强化学习的网络，它们各自网络结构都有不同，开发者在适应最新的网络上常常会遇到一些麻烦。
人工智能的终极目标是模拟人脑，人脑大概有1000亿个神经元，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、情感控制、人体复杂机构控制、复杂心理和生理控制，而功耗只有10～20瓦。
可能有很多人会问，目前在人工智能领域，NVidia GPU为什么具有无可撼动的霸主地位，为什么AMD的GPU和NVidia GPU性能相差不多，但是在人工智能领域的受欢迎的程度却有天壤之别。
2011年，负责谷歌大脑的吴恩达通过让深度神经网络训练图片，一周之内学会了识别猫，他用了12片GPU代替了2000片CPU，这是世界上第一次让机器认识猫。
2016年，谷歌旗下Deepmind团队研发的机器人AlphaGo以4比1战胜世界围棋冠军职业九段棋手李世石(AlphaGo的神经网络训练用了50片GPU，走棋网络用了174片GPU)，引发了围棋界的轩然大波，因为围棋一直被认为是人类智力较量的巅峰，这可以看做是人工智能史上的又一个重大里程碑事件。
谷歌并不是唯一一家为这种设备上的AI任务设计芯片的公司。 ARM，Qualcomm，Mediatek和其他公司都制造了自己的AI加速器，而Nvidia制造的GPU在培训算法市场上占据了主导地位。
然而，Google的竞争对手并没有控制整个AI堆栈。 客户可以将他们的数据存储在Google的云端; 使用TPU训练他们的算法; 然后使用新的Edge TPU进行设备上推断。而且，他们很可能会使用TensorFlow创建他们的机器学习软件--TensorFlow是由Google创建和运营的编码框架。
2016年5月的谷歌I/O大会，谷歌首次公布了自主设计的TPU，2017年谷歌I/O大会，谷歌宣布正式推出第二代TPU处理器，在今年的Google I/0 2018大会上，谷歌发布了新一代TPU处理器——TPU 3.0。TPU 3.0的性能相比目前的TPU 2.0有8倍提升，可达10亿亿次。
TPU全名为Tensor Processing Unit，是谷歌研发的一种神经网络训练的处理器，主要用于深度学习、AI运算。在7月份的Next 云端大会，谷歌又发布了 Edge TPU 芯片抢攻边缘计算市场。虽然都是 TPU，但边缘计算用的版本与训练机器学习的 Cloud TPU 不同，是专门用来处理AI预测部分的微型芯片。Edge TPU可以自己运行计算，而不需要与多台强大计算机相连，因此应用程序可以更快、更可靠地工作。它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理AI工作。
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