作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在这篇博文中，我将阐述Google的Cloud TPUs (Tensor Processing Unit)的用途、特性、性能、适应性以及如何利用Cloud TPUs来训练大规模的深度卷积神经网络(CNN)。通过本篇博文，读者可以了解到TPU究竟是什么，它的优点有哪些，如何实现对深度学习模型的训练？另外，也会了解到如何在TPU上运行tensorflow或pytorch模型，最后介绍了TPU的一些限制，以及可能遇到的一些问题。
首先，让我们回顾一下深度学习的历史及其发展过程（存疑）：
1943年，Neuraonal NetWork公司(NNW)发明了著名的“图灵机”概念。
1957年，海涅克·马库斯·内森(Hayden McKee)等人开发出了首个能够学习的机器学习系统——模拟退火算法(Simulated Annealing algorithm)。
1969年，约翰·麦卡洛克·莱因哈特(John McCarthy Lee)提出了著名的反向传播算法（Backpropagation algorithm）。
1986年，Bengio、LeCun、Hinton三人发表论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》，阐述了深度学习的理论基础。
1998年，深度置信网络(DBN)问世。
2010年，深度学习的主要框架出现——自然语言处理中的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。
2012年，AlexNet问世。
2014年，谷歌团队发表论文《超越imagenet分类任务的imagenet识别挑战》，