ТЕНЗОРНІ процесори були розроблені компанією Google. 

Тензорні процесори призначені для виконання операцій, пов'язаних із тензорами, які часто зустрічаються в задачах машинного навчання та глибокого навчання. Тензори є багатовимірними структурами даних, такими як матриці або вищі порядки, і вони використовуються для представлення та обчислення великих обсягів даних.

Основні характеристики тензорних процесорів можуть включати:

1. Швидкодія: Тензорні процесори оптимізовані для виконання матричних операцій та інших операцій над тензорами, які широко використовуються в глибокому навчанні.

2. Низька точність: Деякі TPU можуть працювати з низькою точністю (наприклад, 8 біт), що дозволяє їм забезпечити високий рівень продуктивності при зменшенні вимог до обсягу пам'яті та швидкості передачі даних.

3. Підтримка для специфічних завдань: Тензорні процесори можуть бути оптимізовані для конкретних завдань машинного навчання, таких як обробка зображень, розпізнавання мови або рекомендаційні системи.

4. Паралельна обробка: Ці процесори можуть використовувати паралельні обчислення для ефективної роботи з великими обсягами даних, що допомагає прискорити тренування моделей глибокого навчання.

Тензорні процесори є частиною екосистеми інструментів та технологій для розвитку і використання моделей машинного навчання. Вони часто використовуються у великих обчислювальних центрах та хмарних платформах для обробки великих обсягів даних у реальному часі.