Google云端机器学习引擎开始支援TPU加速训练效能

近年Google不断强化自家云端平台的AI功能，2017年3月时，Google先在GCP上发布正式版的机器学习服务Cloud Machine Learning Engine，并开始支援GPU训练模型，到了去年Google I/O，又推TPU运算云服务，首度将自家机器学习加速器TPU搬上Google云端平台GCP。

而在近日，Google又继续更新公有云平台机器学习服务的功能，让云端机器学习引擎（Cloud Machine Learning Engine）也能结合TPU运算服务，加速训练成效。目前，此功能是以预览版本释出。

Google云端机器学习引擎工程总监Nikhil Kothari表示，2017年所释出的云端机器学习引擎，可以提供使用者TensorFlow代管服务，利用分散式训练、GPU加速，扩充机器学习工作负载。而这次开始支援TPU后，使用者搭配TensorFlow API，加速机器学习模型的训练成效。使用该服务时，机器学习引擎会负责建置、管理TPU节点，「就像使用CPU、GPU一样简单」，同时，TPU任务也可以结合超参数调整（Hyperparameter tuning）功能，改善模型成效。

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