Cuando hace alrededor de seis años los teléfonos Android comenzaron a utilizar un nuevo sistema de reconocimiento de voz, los ingenieros de Google se dieron cuenta de que se enfrentaban a un problema: la red de centros de datos con la que contaban no era suficiente para soportar el aluvión de datos que implicaba la nueva funcionalidad.
Dedujeron que si todos los móviles Android utilizaban la nueva búsqueda de voz por Google tan solo unos pocos minutos al día, la empresa necesitaría duplicar el número de centros de datos que tenía para dar cobertura a ese servicio.
En ese entonces, Google recién estaba comenzando a experimentar con machine learning y RNA o Redes Neuronales Artificiales. Se utilizaban para áreas como reconocimiento de imágenes, traducciones o búsquedas de internet. Mediante las RNA conseguían una eficiencia muy superior, aunque necesitaban elevar de forma considerable la capacidad de computación.
Al llegar a este punto, Google decidió adoptar una estrategia novedosa para atacar el problema: diseñar sus propios procesadores para las RNA. El resultado fue el TPU, Tensor Processing Unit, que tenía también la ventaja de ser una solución energéticamente eficiente.
La compañía reveló hace algunos meses detalles del proyecto y características de los TPU. Son utilizados exclusivamente para ejecutar las redes neuronales; citando el ejemplo del principio, cuando por ejemplo alguien utiliza el control de voz de Google en su móvil Android.
No es este el primer caso en el que un gigante de internet opta por su propio diseño de procesador. Facebook, Baidu y Microsoft han decidido asimismo utilizar procesadores a medida, impulsados por los requerimientos de nuevos servicios soportados por las RNA. Algunos de estos desarrollos de inteligencia artificial aprenden mediante chips que fueron diseñados originalmente para renderización de gráficos para videojuegos. Una diferencia en el caso de los TPU de Google es que su procesador se diseñó desde cero, con el objetivo de reducir costes y mejorar la eficiencia.
Estos desarrollos e iniciativas de las grandes compañías de internet han afectado a los fabricantes de procesadores, que han tenido que adaptar sus diseños a los nuevos retos planteados por sus principales clientes.
El diseño particular de los TPU de Google ha reportado un significativo incremento en la velocidad de procesamiento (entre 15 y 30 veces superior) comparados con otros chips fabricados con técnicas similares. Es fácilmente adaptable a diferentes tipos de redes como pueden ser las RNA de circunvolución para reconocimiento de imágenes o las redes de memoria a corto y largo plazo para reconocimiento de comandos de voz.
Los procesadores diseñados por los ingenieros de Google llevan ya más de dos años en servicio; la compañía sigue aplicándolos en nuevos usos, como las traducciones, o en desarrollo más específicos como AlphaGo, la RNA que aprendió a jugar Go, un juego de mesa de origen chino mediante el que derrotó a varios campeones del mismo hace pocos meses.