Google hat am 12. Februar 2018 Cloud TPU als Beta für TensorFlow-Modelle geöffnet. Die offiziellen Release Notes bestätigen den Beta-Start. Die Beschleuniger dienen dem Training und Ausführen von Machine-Learning-Modellen.
Ein Board kombiniert vier spezielle ASICs und 64 GB High-Bandwidth-Memory. Google nennt bis zu 180 Teraflops. Diese Angabe betrifft ML-Berechnungen, nicht die Grafikleistung für Spiele.
Einzelne Boards verfügbar, größere Pods angekündigt
Zum Start stellt Google Referenzmodelle für Bildklassifikation, Übersetzung und Objekterkennung bereit, darunter ResNet-50, Transformer und RetinaNet. Die vorinstallierte Umgebung erspart eine eigene Treiberinstallation. Der Zugang erfolgt über eine Compute-Engine-VM.
Die Kapazität ist zunächst begrenzt. Abgerechnet wird sekundengenau zum damaligen Preis von 6,50 US-Dollar pro TPU-Stunde. Vernetzte TPU-Pods kündigt Google erst für später im Jahr an.
Der frühere TensorFlow Playground visualisiert dagegen neuronale Netze im Browser. Er ist ein Lernprojekt, kein Zugang zur Cloud-TPU-Hardware.