A fejlesztés kifejezetten a mesterséges intelligenciával kapcsolatos projektekhez készült.

A Google 2015 óta használja a számítógép-központjaiban a Tensor Processing Unit (TPU) nevű chipet, amelynek elsődleges feladata a gépi tanulás felgyorsítása. A mesterséges intelligenciára optimalizált chipek állnak gyakorlatilag minden megválaszolt keresési eredmény mögött és emellett számos további szolgáltatást (képkereső, Google Fotók stb.) is támogatnak. Ráadásul lehetővé tették a Google Fordító továbbfejlesztését és hozzájárultak az AlphaGo győzelméhez Lee Sedol Go nagymester ellen.

A Google most hozta nyilvánosságra a különleges chip teljesítményadatait. Az első generációs TPU-kat kifejezetten a neurális hálózatokhoz alkották meg a konszern szakemberei. A mesterséges intelligencia feladatok elvégzésekor a TPU 15-ször, de akár 30-szor is gyorsabb volt a 2015-ben elérhető grafikus chipeknél és processzoroknál. Emellett az új modell 30-szor, de akár 80-szor is energiahatékonyabb volt, mint a hagyományos chipek.

Norm Jouppi, a Google hardverfejlesztője közölte, hogy a neurális hálózatokhoz szükséges alkalmazások megalkotásához meglepően kevés, 100-1500 sor kódra volt szükség. A kód a TensorFlow nevű gépi tanulási keretrendszeren alapult, amelyet a Google 2015-ben Apache 2.0 licenc alatt nyílt forráskódú fejlesztésként elérhetővé tett. Jouppi hozzátette, hogy hat évvel ezelőtt vált világossá, hogy szükség van a TPU létrehozására. Akkoriban kezdett ugyanis egyre jobban elterjedni a számításigényes gépi tanulási modellek használata.