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雷锋网AI科技评论按：谷歌在刚刚的IO 2017上发布了新升级的TPU，不仅继续提升了性能，还对训练和推理都能进行加速。这还没完，谷歌要再上一个TensorFlow云TPU平台，给研发人员提供免费的计算资源。机器学习的门槛越来越低了。以下是雷锋网AI科技评论找到的一篇5月17日的最新介绍，来自TensorFlow的产品经理Zak Stone。
机器学习模型最近在医学图像、神经机器翻译、电子游戏等许多领域带来了突破性的进展，但训练它们时需要庞大的计算资源。谷歌团队认为，如果计算规模还可以显著增大，那么研究人员就可以开发出新的机器学习模型，能够比现在更准确、更有用。
为了加快机器学习研究的脚步，谷歌TensorFlow团队现在公布了TensorFlow Research Cloud（云开发平台）。它是一个具有1000个云TPU的服务器集群，用来服务各种计算密集的研究项目。在TensorFlow团队看来，他们的TensorFlow Research Cloud很有可能是唯一能提供这么多计算资源的方案，而且它还是免费的。
对研究人员来说，TensorFlow Research Cloud的优点如下：
能够用谷歌全新的云TPU加速计算，训练和推理都可以；
每个云TPU最高可达180TFLOP/s的浮点计算能力；
每个云TPU配备64GB超高带宽内存；
与TensorFlow基本一致的开发界面，亲切熟悉。
研究人员可以注册登记，这样当TensorFlow Research Cloud计划开始接受申请后可以收到通知。登记的研究人员可以选择告诉谷歌他对计算能力的需求。TensorFlow团队计划轮流给不同的申请通过的机会，最具创意、最有野心的方案会有更多的通过机会。
TensorFlow Research Cloud计划并不仅仅是为了学术研究准备的。TensorFlow团队明白，来自不同机构、不同职能、不同专长的人都在机器学习的进步中做出了巨大的贡献，所以他们也尤其鼓励那些没有传统机器学习研究背景的人进行申请。通过的申请者可以得到一定的计算时间使用权，研究人员也可以给多个不同的项目分别申请计算时间。
由于TensorFlow Research Cloud计划的主要目标是给机器学习开放研究社区的总体发展带来帮助，TensorFlow团队也希望成功得到免费计算资源的申请者能：
通过公开评审的出版物、代码开源、技术博客或者其它开放媒体，与全世界分享他们在TensorFlow Research Cloud上进行的研究内容；
给TensorFlow团队提供实际的、有建设性的反馈，来帮助团队继续改善TensorFlow Research Cloud计划；
与TensorFlow团队一起遐想、期待一个机器学习可以被充分加速、可以建立新的机器学习模型的时代
对于想要进行专有研究和开发的企业，也可以参加高级并行云TPU计划。注册登记以后可以看到更多详情。TensorFlow团队推荐对以下任何一点感兴趣的企业或者组织参加这个高级并行云TPU计划：
对专有的深度学习模型训练进行加速，在其它硬件上可能需要几周时间训练的模型，Cloud TPU只需要几天甚至几个小时就能训练好；
加速工业级别大小的数据库批处理，数据库内容可以是图像、视频、音频、非结构化文本、结构化数据等等；
用前所未有的大规模、高复杂度机器学习模型处理生产中的实时需求；
谷歌希望TensorFlow Research Cloud可以给尽量多的研究人员带来探索机器学习研究前沿的机会，而且能用新的发现继续拓展这些前沿。谷歌希望感兴趣的研发人员今天就注册这个计划，以便让后续的信息第一时间通知到他们。
via Google Research Blog，雷锋网AI科技评论编译
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