tpu

因為它能加速其第二代人工智慧系統TensorFlow的運行，而且效率也大大超過GPU――Google的深層神經網路就是由TensorFlow引擎驅動的。TPU是專為機器學習量身定做的，執行每個操作所需的晶體管數量更少，自然效率更高。

TPU每瓦能為機器學習提供比所有商用GPU和FPGA更高的量級指令，這基本相當於7年後的科技水平。TPU是為機器學習應用特別開發，以使晶元在計算精度降低的情況下更耐用，這意味每一個操作只需要更少的晶體管，用更多精密且大功率的機器學習模型，並快速應用這些模型，因此用戶便能得到更正確的結果。

TPU已秘密使用在谷歌諸多商業項目中超過一年，並參加了與李世石的世紀人機圍棋大戰。