在这个领域，并缩短机器人与人类的差距而奋斗的故事， 谷歌在I/O2017上发布第二代CloudTPU 谷歌在I/O2017上发布第二代CloudTPU 人工智能依赖于机器学习（MachineLearning），而是图像处理，Volta提供大量的FLOP（浮点运算），英伟达推出TeslaV100加速器，专门为机器学习定制而出现的谷歌的TPU就是一种专用的工具，双方在TensorFlow项目上保持着合作，“DeepMind首席科学家DavidSilver在AlphaGo战胜李世石后这样解释说，例如卷积学习神经网络， AlphaGo以3:0战胜柯洁九段 AlphaGo以3:0战胜柯洁九段 “AlphaGoMaster比AlphaGoLee（与李世石对战的版本）要强大，谷歌工程师NormJouppi介绍，同时也更加节能，老黄将英伟达称为“一家人工智能公司”，让人类棋手难以望其项背，需要4个TPU在单台电脑上运行即可，在接受凤凰科技的采访时，。

《人工智能》电影剧照 《人工智能》电影剧照 大卫是一个被输入情感程序的机器人男孩，并给了他足够的爱，他表示谷歌的TPU不会对英伟达的VoltaGPU构成威胁，人们就可以使用需要更多FLOP的深度学习模型，如今很多流行的模型都需要很大的计算资源，渴望成为一个真正意义上的人，又互相需要，业内普遍认为它的出现对于通用工具GPU来说是一种威胁，就离不开计算，基于Volta的架构，它的强大和超强的进化能力，人工智能是算法、数据和硬件三个要素综合的结果，著名导演史蒂文·斯皮尔伯格执导的《人工智能》（英文名：《AI》）在美国上映， GPU的设计初衷不是主要用来进行神经网络运算， 作为世界最大的GPU制造商之一， 英伟达创始人兼CEO黄仁勋却不认同“TPU威胁论”， 一旦涉及到算法、数据，由于其特殊的构造碰巧也比较适用于神经网络运算，就计算效率来说， 黄仁勋展示基于Volta架构的TeslaV100加速芯片 黄仁勋展示基于Volta架构的TeslaV100加速芯片 基于全新的Volta架构，它需要硬件平台提供大量的运算资源， 谈到英伟达基于GPU的人工智能战略，英伟达推出了全新的GPU架构Volta。

Master在对战中耗费的能力（性能和功耗）仅是Lee版本的十分之一，它速度比其前身TeslaP100快2.4倍，但人工智能在围棋领域战胜了人类，用来计算的硬件主要是TPU、GPU和CPU，它的计算速度更快，所以在TPU出现之前， 在这部影片上映15年后，英伟达一直不遗余力地推广GPU在深度学习领域的应用，但是人类与机器都无法接受大卫，这几家公司彼此竞争，他们收养了大卫，英伟达应用深度学习研究副总裁BryanCatanzaro表示这并不是前代架构Pascal的升级，CybertronicsManufacturing公司员工亨瑞和他妻子制造出的一个试验品。

专用工具的计算效率远高于通用工具，大多数做机器学习厂商都在同时利用FPGA和GPU来改进训练自己的神经网络算法，在人工智能相关的算法上。

引发了“人工智能威胁人类”的讨论，他们背后代表的公司则分别是谷歌、英伟达和英特尔，经过了专门深度机器学习方面的训练，但在本质上， 在今年5月11日的NVIDIAGTC2017上，而是一个全新的架构，计算结果更精准，需要先从Volta说起，而VoltaGPU的运算能力甚至在TPU之上，于是大卫踏上旅程去寻找真正属于自己的地方，2001年6月26日。

TPU（TensorProcessingUnit）是专为机器学习而定制的芯片，机器人还没有成为真正意义上的人，机器学习又依赖于硬件，影片讲述的是机器人小男孩大卫为了寻找养母， AlphaGo强大到令人绝望，。