Google加快人工智慧發展的秘密武器:自製機器學習專用晶片
Google加快人工智慧發展的秘密武器:自製機器學習專用晶片
2016.05.19 | 科技

人工智慧AlphaGo的成功,過去認為來自Google擅長的大規模資料處理以及演算法計算。不過令外界意想不到的是,執行長桑德·皮查(Sundar Pichai)在今日的Google2016年開發者大會上發表一款Google自行研發的機器學習專用晶片,更是造就AlphaGo的祕密武器。

圖說明
(圖說:Google執行長皮采於2016開發者大會發表特製晶片TPU如何改善機器學習演算法。圖片來源:Google Developers

特製晶片效能為現有技術往前推進七年

皮采指出,Google在幾年前就已著手研發客製化的特殊應用積體電路(ASIC),而這款專用於Google開源機器學習演算法TensorFlow、也是提升AlphaGo計算速度的特製晶片TPU(Tensor Processing Unit),用以改善機器學習相關應用,迄今已使用超過一年。

為了加速機器學習進程,TPU捨棄掉傳統晶片如CPU和GPU的高精確度,減少計算需要的電晶體數量並提升每瓦效能。根據Google說法,「TPU讓機器學習的每瓦效能提高一個數量級,相當於將晶片效能往前推進七年或三代的摩爾定律」。

圖說明
(圖說:AlphaGo伺服器使用Google自製晶片TPU。圖片來源:Google Cloud Platform Blog

Google產品、外部開發者皆可受惠

目前,Google使用機器學習的應用超過百種,例如搜尋、語音辨識和自駕車。Google傑出硬體工程師諾曼‧約皮(Norman Jouppi)指出:「這類程式需要耗費龐大資金才能提供快速集中的運算能力和電力,自製機器學習加速器讓Google可更加經濟地加快產品推出。」迄今,Google已使用超過1千個TPU,運用於街景、智慧訊息回覆和搜尋,幫助改善搜尋結果相關性,以及提升地圖和導航產品的精確度。

除了Google內部產品可受惠於這套最新的機器學習演算法,Google的雲端機器學習服務也開放開發者利用這套演算法打造自己的應用服務。「我們的目標是引領機器學習產業,並讓創新得以在顧客身上實現。透過在基礎建設加入TPU,我們可以透過軟體如TensorFlow和雲端機器學習將Google的力量帶給開發者。機器學習正在改變開發者如何打造讓消費者受惠的智慧應用,我們非常高興看到未來生活的可能性。」約皮表示。

微軟也在嘗試新的晶片設計

Google並非唯一為了加快人工智慧而採用新的晶片設計的公司。《華爾街日報》指出,微軟正在使用一款名為Field Programmable Gate Arrays的可編程晶片,以加速人工智慧運算,應用於Bing搜尋引擎。NVIDIA推出的GPU則被應用在人工智慧計算,這款晶片過去也被Google用於AlphaGO的早期測試。

透過自行生產客製化晶片,Google將更可掌控支出、技術規格以及未來發展藍圖。但這是否代表Google對第三方晶片供應商如Intel或Nvidia的依賴將日益降低?約皮表示,「我們依然購買大量的CPU和GPU,」但不願透露購買數量是否較過去少。

資料來源:GoogleThe Wall Street JournalForbes

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從邊界防護走向全域零信任:HPE Networking 如何打造 AI 時代的企業網路安全架構?
從邊界防護走向全域零信任:HPE Networking 如何打造 AI 時代的企業網路安全架構?

隨著越來越多的企業開始擁抱AI ,以及雲端與混合辦公的快速發展,企業內部各項應用程式與機敏資料大規模向多雲及 SaaS 環境遷移,傳統以「邊界防禦」為核心的資安堡壘正在失效。當企業邊界因遠距協作、邊緣運算及爆發式成長的 IoT 非受管設備而變得模糊,攻擊面隨之急遽擴大,讓過往依賴 VPN 與單點式防火牆的防護機制,在面對分散式 IT 環境時顯得捉襟見肘。

這種環境的破碎化,為企業帶來了前所未有的治理挑戰:IT 團隊不僅難以精準掌握「誰」正在「何地」存取「哪些」資源,更面臨各據點間安全控管標準不一的困境。一旦駭客突破薄弱的邊緣節點,傳統缺乏細緻控管與整體可視性的架構,將使其能輕易在網路內部橫向移動,讓企業曝露於巨大的商業風險之中。

面對 AI 時代日益複雜的威脅,建立一套從邊緣到雲端、從使用者到應用程式皆能覆蓋的整體性網路安全架構,已成為企業轉型的關鍵課題。

HPE Networking 以「全域零信任」重塑資安防禦架構

面對 AI 驅動的工業化網路犯罪,傳統「檢查清單式」防禦已難以應對具備專業分工的全球化攻擊組織,因為如今駭客透過人工智慧技術將攻擊手段自動化、精準化與規模化。HPE Networking 台灣區總經理林蒲英指出,資安已從技術選項轉變為企業生存準則。隨著企業IT架構日益分散,安全防護不能再是事後補強或附加的功能,而是必須內建於網路架構的核心。為此,HPE Networking 結合 AIOps 與零信任架構的安全網路戰略布局,協助企業深度融合網路連線與安全性,將防禦重心從脆弱的傳統邊界防護轉向「全域零信任」與「自主防禦」的堅實基礎。

建構全方位防禦矩陣:從存取控管到核心資料中心的安全實踐

HPE Networking 透過整合式安全架構,從使用者入口、傳輸連線到資料中心內部,提供層層遞進的防護力,協助企業打造真正可落地的零信任防護架構。

首先,針對最前線的身分與裝置權限,HPE Networking 提供基於雲端的網路存取控制解決方案Central NAC與Mist Access Assurance,透過自動識別並驗證所有連線裝置的身分,統一控管使用者與裝置的網路存取權限,避免未授權連線成為資安破口。相較傳統地端 NAC 架構,企業透過雲端管理模式,得以簡化存取策略與維運流程。

當流量離開終端進入傳輸階段,HPE Networking提供的SASE解決方案則扮演了連線安全的守護者。此單一雲端原生平台整合SD-WAN 與 SSE,讓使用者無論身處家中或外部據點,皆能安全存取企業應用。而透過集中化策略管理,企業也能在跨據點與多雲環境中維持一致性的安全防護與使用體驗。這種將資安功能移至雲端邊緣的做法,不僅大幅降低了傳統 VPN 造成的延遲,更確保了存取應用程式時的資料安全。

針對最具商業價值的資料中心與多雲環境,HPE Networking 則有 HPE Aruba Networking CX 10000 與 HPE Juniper Networking SRX 等關鍵解決方案,除具備東西向流量檢測外,亦能透過微分段(Micro-segmentation)技術,有效降低威脅在內部網路橫向擴散的風險,這就像是在建築內部加裝了無數道防火門,即便駭客僥倖攻破某一節點,也會被限制在極小的範疇內,無法在內部橫向移動,化解核心資產遭竊的風險。

此外,為了建立全面防禦基礎,HPE Juniper Networking SRX次世代防火牆則提供從分支、園區到資料中心與雲端的一致性防護能力,並整合 AI 驅動的進階威脅防護、安全情報與零信任機制等,能主動偵測並攔截潛在攻擊,為企業打造出兼具廣度與深度的現代化網路安全防線。

阿根廷娛樂度假村以 AI 驅動的零信任網路,推動智慧營運升級

HPE Networking 的解決方案已在全球多個場域,驗證其價值。以阿根廷綜合娛樂度假村 City Center Rosario 為例,為因應數位支付與 IoT 應用的聯網需求,該度假村需將原本封閉的賭場網路,轉型為高效能且高安全的對外連線架構。

透過導入 HPE Aruba Networking CX 10000交換器,利用內建狀態式防火牆實現微分段,該度假村得以提供更細緻的資料安全防護,讓賭場裝置能安全串接SaaS支付應用,並省下巨額傳統防護成本。此外,結合 HPE Aruba Networking Central 的 AIOps 管理與 ClearPass 的動態分段,該園區成功實現自動化身分識別與權限控管;此AI 驅動的整合架構不僅確保全天候營運韌性,更讓 IT 團隊能從繁雜維護中解放,轉而專注於最佳化賓客的個人化數位體驗。

網路與資安深度融合架構,支撐網路全方位防護的關鍵基礎

力麗科技經銷事業部總經理劉濬瑋指出,隨著企業數位轉型深化,資安已從單一防護機制,轉變為支撐營運的關鍵基礎。透過 HPE Networking 兼具效能與安全的全方位網路解決方案,結合 AI 驅動的自動化管理與智慧偵測,企業能建立從邊緣到雲端一致的防護策略,有效降低風險,確保在 AI 浪潮的快速迭代中,強化企業營運韌性,提升競爭優勢。

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