编者按：2017年6月27日：我们最近宣布了云TPU。

机器学习为许多谷歌最喜爱的应用程序提供了潜在的魅力。事实上，目前有100多个团队在谷歌使用机器学习，从街景，收件箱智能回复，到语音搜索。这就是为什么几年前我们在谷歌开始了一个秘密项目，看看我们自己的机器学习应用程序定制加速器能完成什么。

结果被称为张量处理单元（TPU），这是我们专门为机器学习构建的定制ASIC，专为TensorFlow定制。我们已经在数据中心运行了一年多的tpu，发现它们可以为机器学习提供一个数量级更好的优化性能。这大致相当于未来七年的快进技术（三代摩尔定律）。

TPU是为机器学习应用量身定做的，允许芯片对计算精度降低的容忍度更高，这意味着每次操作需要的晶体管更少。正因为如此，我们可以将每秒更多的操作压缩到硅中，使用更复杂、功能更强大的机器学习模型，并更快地应用这些模型，因此用户可以更快地获得更智能的结果。一块带有TPU的电路板安装在数据中心机架的硬盘插槽中。