谷歌推出 TpuGraphs 训练数据集：用于优化编译器，可强化 AI 模型深度学习能力

据 IT 之家 12 月 21 日消息，谷歌日前推出一款名为 TpuGraphs 的“学习成本模型”训练数据集，主要用于“优化编译器”、“提升 AI 深度学习能力”。 谷歌指出，当下 AI 深度学习系统通常使用 TensorFlow、JAX、PyTorch 等框架训练而成，这些框架主要通过底层编译器的启发式算法（Heuristic Algorithm）优化模型，而在相关编译器中运用“学习成本模型”，即可改善编译器的性能，并提升最终输出模型的深度学习能力。与业界竞品相比，谷歌 TpuGraphs 数据集“平均图大小”相比业界训练集大了 770 倍、“图数量”则是对了 25 倍。谷歌声称，为编译器应用 TpuGraphs 数据集可有效解决最终输出的模型“可扩展性”、“效率”和“质量”等问题。