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虽然TPU是一个ASIC，但它运行tensorflow的神经网络程序，并驱动数据中心的许多重要应用，如图像识别、翻译、搜索、游戏等。通过为神经网络重新分配芯片计算资源，TPU在负载环境中的效率是普通计算机的30到80倍t的实际数据中心。目前，TPU为全球10亿人提供日常服务。此外，神经网络的推理阶段通常有严格的响应时间要求，这降低了通用计算机技术的有效性。通用计算机通常运行速度快，但有时速度慢.

将GPU上的大量数据与神经网络训练相结合是深度学习系统成功的催化剂。神经网络可能需要数月的训练，使用GPU时可以缩短为数小时。随着深度学习的成熟，神经网络和数据集变得越来越大。需要数月的时间才能完成训练谷歌的原生设备TPU为这些大型系统提供了更快的训练方法。更快的训练意味着研究人员可以更快地进行实验，因此人工智能研究的速度也会更快。

为什么这种合作有助于人工智能研究？

传统上，通过进行独立的AI研究。因此，人工智能工具生态系统被分为之间的辩论.竞争使得这两个框架发展迅速，但也使得研究的重复性变得困难。

如果本出版物展示了一种更加合作的人工智能研究方法，我们将看到这两个框架之间的互操作性得到改善。这样，在智能手机上部署人工智能、构建统一的工具生态系统以及提高研究结果的可重复性将变得更加容易。