Novo chip do Google representa um salto de três gerações na Lei de Moore

O Google apresentou, na conferência Google I/O deste ano, o Tensor Processing Unit (TPU), seu novo chip específico para rodar algoritmos de aprendizado de máquina↳Machine learning39 conteúdosClassificador de Sentimentos – Azure MLData · abr 2019Inteligência Artificial e Machine Learning: O que você precisa saberAI · fev 2024Inteligência Artificial: seminário online da USP debate o futuro do aprendizado de máquinaGestão Dev & TI · jun 2021Ver tudo em AI →. Em termos de desempenho tecnológico, a tecnologia representa um salto de três geração em relação à Lei de Moore — o equivalente a sete anos.

Sundar Pichai, CEO da empresa, disse que os TPUs entregam uma performance maior do que todas as GPUs e FPGAs existentes no mercado. Por muito tempo, os TPUs foram um segredo guardado a sete chaves pela empresa de buscadores, mas o CEO do Google revelou que os chips foram instalados no software AlphaGo, que derrotou o campeão mundial Lee Se-Dol no jogo Go↳Go23 conteúdosEntendendo o Green Tea GC do Go 1.26Dev (Back & Front) · mai 2026Função recursiva em Go para acessar valores em mapas aninhadosDev (Back & Front) · set 2025Publicando projeto desenvolvido em Golang em um server grátisDev (Back & Front) · mar 2025Ver tudo em Dev (Back & Front) →.

Em um post no seu próprio blog, a empresa afirmou que os testes com o TPU têm sido feitos há mais de um ano nos data centers da empresa, com resultados imensamente positivos para o campo de aprendizado de máquina.

“O TPU é feito para aplicações de aprendizagem de máquina, permitindo que o chip seja mais tolerante à precisão computacional”, dizia a postagem. Em outras palavras, a nova solução é capaz rodar aplicações de inteligência artificial de forma mais eficiente do que outros componentes de silício oferecidos pela concorrência.

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O analista Patrick Moorhead, da empresa de análise Moore Insights & Strategy, está convencido que o TPU é uma forma de chip que implementa os algoritmos de aprendizado da máquina em GPUs e CPUs que necessitam de mais poder. Porém, ele não acredita que a Google deixará de usar CPUs e GPUs num futuro próximo.