Google凭借其在公司数据中心中可以利用的计算能力，开始涉足AI和机器智能领域。这非常有效，因为它使全世界的人们都可以看到它的好处，而无需投资新的硬件。那是他们开始开发自己的硬件来处理这些计算周期的时候，并且为公司节省了大量资金，因为它被更好地设计用于处理快速高效的机器学习算法所需的任务。他们进步的最新扩展是以设备上机器学习硬件的形式出现的。今天，该公司展示了Google Translate如何从使用设备上的机器学习技术中受益。

我们已经看到许多芯片供应商开始在其SoC中添加特殊处理器，从而使移动应用程序和服务可以从这些新的神经网络算法中受益，而无需连接到互联网。不需要这些特殊的CPU来处理应用程序实现的机器学习任务，但是如果有这些特殊的CPU，则该设备将节省大量时间和电池寿命。Google甚至竭力在Pixel 2和Pixel 2 XL中添加自己的自定义芯片，以处理其摄影处理算法。

Google翻译演示神经机器翻译(NMT)于两年前引入Google Translate，此后，人们看到在线翻译的准确性大大提高。如果该应用程序处于联机状态，则该应用程序会利用此功能，但是当没有连接时，它将使用基于设备的基于短语的机器翻译(PBMT)。因此，尽管通常可以得到一个大致的想法，但它并没有那么准确。今天的公告是设备上NMT的下一步发展。上图显示了它比设备上的PBMT更好的方法，但仍不如在线NMT准确。

离线翻译在旅途中非常有用，因此，尽可能准确地获取信息可以真正改善体验。要在Google Translate中使用此新宣布的设备上NMT，您需要进入该应用程序并下载您感兴趣的语言包(大小在35MB至45MB之间)。在接下来的几天中，这项新功能将推出59种语言。