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第321章 芯片（第3页）
这也是棋类活动里，容易入门的象棋比起围棋受众要光，而五子棋又比起象棋还有光。
林奇越看，越发忍不住啧啧称奇。
这tpu的架构居然采用了量子技术，在预设的最大值和最小值与八位整数之间的任意值的近似过程里，tpu居然包含了足足六万五千五百三十六个八位整数乘法器，直接将32位或者16位的计算压缩成为8位。
实现了曲线的离散化。
完美地减少了神经网络预测的成本。
第二点，也是更关键的。
正如林奇最初所推崇的硬件。
tpu芯片直接封装了种种神经网络计算工具。
诸如矩阵乘法单元，统一缓冲区，激活单元等，它们以后十数个高级指令组成，集中完成神经网络推理所需要的数学计算。
同时它又采用了典型的risc处理器为简单计算提供指令。它的矩阵乘法器单元而不是传统的标量处理器，得以在一个时钟周期内，以矩阵操作，完成数十万个操作。
打个比方，传统cpu是逐行打印，而tpu芯片则能够做到影印效果。
如此种种特性，让它在神经网络计算收敛方面拥有非凡的效果，曾经几天才能训练出的成功，现在一小时不到就能够完成。
林奇不禁感慨万分。
难怪说站在巨人的肩膀上就是爽。
让他自己来设计，如何能够突破看似最简单的加法器这个关卡？
万丈高楼平地起，曾经的林奇开发cpu时，第一步入门选择完成的模块便是加法器，因为它的原理最简单，也是最容易实现的操作。
然而整个tpu芯片，居然本质上也是做加法器？
它的核心便是由乘加器组合形成的256x256的运算器阵列：乘法矩阵。
这种冥冥中的呼应，也让林奇有些哭笑不得。
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