Google I/O是由Google举行的网络开发者年会，讨论的焦点是用Google和开放网络技术开发网络应用。这个年会自2008年开始举办，到今年已经是举办的第9届了。
在今年的年会上，Google主要发布了以下8种产品：智能助手Google Assistant，与Amazon Echo竞争的无线扬声器和语音命令设备Google Home，消息应用Allo，视频呼叫应用Duo，VR平台Daydream，独立应用程序的支持Android Wear 2.0，允许不安装而使用应用的Android Instant Apps，以及允许在Chromebook上使用Android应用Google Play on Chrome OS。
而这8中产品主要都集中在了软件领域。
（Google I/O 2016现场图via：webpronews.com）
在Google I/O 2016的主题演讲进入尾声时，Google的CEO皮采提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（张量处理单元）的处理器，简称TPU。在大会上皮采只是介绍了这款TPU的一些性能指标，并在随后的博客中公布了一些使用场景，并没有对这款处理器的架构以及内部的运作机制进行详细阐述，所以我们也许需要从一些常见的处理器的结构出发，试图猜测与探究下这款用于机器学习的专属芯片到底有着怎样的一个面孔。
（Tensor processing unit实物图 via：cio-today.com）
首先我们先来看看我们最熟悉的中央处理器（Central Processing Unit），简称CPU。它是一种超大规模的集成芯片，而且是一种通用芯片，也就是说，它可以用它来做很多种类的事情。我们日常使用的电脑使用的处理器基本上都是CPU，看个电影、听个音乐、跑个代码，都没啥问题。
| 我们来看看CPU的结构
CPU主要包括运算器（ALU，ArithmeTIc and Logic Unit）和控制器（CU，Control Unit）两大部件。此外，还包括若干个寄存器和高速缓冲存储器及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线。从上面的叙述我们可以看出，CPU主要包含运算逻辑器件、寄存器部件以及控制部件等。
（CPU结构简化图 via：blog.csdn.net）
