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AI四巨头Google、DeepMind、Microsoft、Uber深度学习框架大比拼3
DeepMind的TF-Replicator专注于TensorFlow程序如何利用Tensor处理单元（TPU）有关的可伸缩性的另一个方面。TPU被认为是最先进的人工智能芯片之一，它为机器学习工作负载提供了本机可扩展性。然而，在TensorFlow程序中使用TPU需要专门的API，这会给不熟悉底层硬件模型的数据科学家们带来可移植性问题和采用障碍。DeepMind的TF Replicator通过提供一个更简单、对开发人员更友好的编程模型来利用TensorFlow程序中的TPU，从而解决了这一难题。
TF-Replicator的魔力依赖于一种“图内复制（in-graph replication）”模型，其中每个设备的计算被复制到同一张TensorFlow图中。设备之间的通信是通过连接设备对应子图中的节点来实现的。为了达到这种级别的并行化，TF-Replicator利用TensorFlow的图重写模型在图中的设备之间插入本机通信。当呈现一个TensorFlow图时，TF Replicator首先独立地为每个设备构建计算，并在用户指定跨设备计算的地方留下占位符。一旦构建了所有设备的子图，TF Replicator就会用实际的跨设备计算替换占位符来连接它们。

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关键词：Microsoft Google Micro pmin soft

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