AlphaGo 不是使用 GPU、FPGA，而是使用自製的 TPU (Tensor Processing Unit)。
Google 目前將 TPU 運用在 街景、GMail Inbox 的自動回覆、語音搜尋 等等。
Google 發表 AlphaGo 的運算處理器 TPU
Google 製作的 TPU 專門給 TensorFlow、Machine Learning 等 機器學習等運算做的。
詳細可見：Google Cloud Platform Blog: Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip
- Tensor Processing Unit (TPU), a custom ASIC we built specifically for machine learning
TPU下述摘錄自此篇：Intel 怕了嗎？Google 發表 AlphaGo 秘密武器：TPU 處理器
- 「我們的數據中心已經使用 TPU 一年多，我們發現在機器學習上，TPU 每瓦的數量級表現較優。這個結果大約相當於把科技快轉了 7 年（摩爾定律的三代），」部落格寫道。
- 「TPU 是專為機器學習打造的，因此對降低計算精準度的容忍度較高，也就是每次運作所需的電晶體較少。因此我們每秒可以在矽單元上塞進更多處理程序。我們能夠利用更複雜、更強大的機器學習模型，讓使用者更快得到更智慧的結果。」
- TPU 到底是什麼？根據分析師 Patrick Moorhead 向 PCWorld 表示，Google 透露的訊息相當少，他並不認為這可以取代 GPU 或 CPU。
- 「它做的事，比較像是重播，它本身並不會教或學會任何東西。」Moorhead 認為，TPU 是搭載了用大量 CPU 和 GPU 算出來的人工智慧演算法。
- ASIC 的程式碼是寫死的，專門用來做特定一件事
- 但 ASIC 最大的缺點也就是不能更改，一旦有 bug 或升級，就得重做一片，不能重寫
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