Эти нейронные сети являются симбиозом из программного и аппаратного обеспечения, которые могут обучиться выполнению определенных задач путем анализа больших массивов исходной информации. Компания Google уже использует системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, распознавания голосовых команд и для перевода текста с одного языка на другой. И в недалеком будущем внедрение искусственного интеллекта сможет коренным образом преобразовать работу поисковой системы Google.Разработанный Google ASIC-процессор носит название Tensor Processing Unit, TPU. Такое название ему было дано из-за системы TensorFlow, программной платформы, которая реализует функции глубинного машинного изучения и самообучения. Осенью прошлого года руководство Google сделало доступным код TensorFlow под одной из общедоступных лицензий, теперь любой человек и любая компания могут использовать эту платформу в своих собственных целях и даже вносить в нее модификации по своему усмотрению. Однако, компания Google не дает доступа к своим наработкам на базе TensorFlow, но заинтересованные в этом люди могут использовать все это, задействовав свои собственные вычислительные мощности или программы облачных сервисов Google.

Компания Google является далеко не единственной, которая ведет собственные разработки в направлении использования искусственного интеллекта и технологий глубинного машинного изучения для обеспечения работы собственных сервисов сети Интернет. В этом направлении работают и другие гиганты этой индустрии, включая Facebook, Microsoft и Twitter. Каждая из компаний создает свой собственный набор аппаратно-программных средств, но в большинстве случаев их основой являются системы на базе высокопроизводительных графических процессоров GPU от компании Nvidia. Помимо этого для создания нейронных сетей достаточно часто используются массивы программируемых матриц логических элементов (Field Programmable Gate Arrays, FPGA), которые могут быть запрограммированы и перепрограммированы для оптимального и быстрого решения определенных задач.
Новый процессор TPU может устанавливаться на место для стандартного жесткого диска и он обеспечивает "на порядки большую эффективность работы на ватт затрачиваемой энергии при обработке задач машинного изучения и самообучения", нежели чем другие аппаратные решения. Первые образцы процессоров TPU появились уже более года назад и в течение последнего года они проходили всестороннее тестирование в серверных стойках одного из датацентров компании. После успешного завершения программы тестирования и предварительного обучения эти процессоры в течение 22 дней использовались для обеспечения и ускорения работы одного из реальных облачных сервисов.

Все вышесказанное указывает на то, что в будущем компания Google не будет использовать чипы от Nvidia и Intel, или, по крайней мере, будет использовать их в гораздо меньшем количестве. В настоящее время чипы компании Intel являются основным типом "двигателей" оборудования датацентров компании Google, и перспектива лишиться такого заказчика, как Google, является предметом серьезного беспокойства со стороны руководства Intel. Вполне вероятно, что руководство компании Intel вскоре примет решение о разработке своего собственного подобного ASIC-процессора, который может получиться более удачным, нежели чем у Google, ведь у компании Intel имеется за плечами огромный объем многолетнего опыта разработок в данной области.