雖然谷歌的想法很美好，但在實(shí)施的過程中它還是碰到了一個(gè)問題：雖然Google內(nèi)部所用的TensorFlow可以在數(shù)以千記的服務(wù)器上同時(shí)運(yùn)行，但它對(duì)外開放的版本卻只能在一臺(tái)機(jī)器上單獨(dú)運(yùn)行，這相比于其它同類產(chǎn)品就要顯得蹩腳得多了。如今，隨著新版TensorFlow的發(fā)布，谷歌正力圖彌補(bǔ)這一缺陷。

　　日前，谷歌發(fā)布了新版TensorFlow人工智能深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，它最重要的一項(xiàng)功能就是支持在多臺(tái)機(jī)器上同時(shí)運(yùn)行。雖然，并不是所有人都需要在成百上千臺(tái)服務(wù)器上同時(shí)運(yùn)行TensorFlow，但對(duì)許多研究者和初創(chuàng)企業(yè)來說，他們將從聯(lián)機(jī)運(yùn)行TensorFlow中獲益良多。

　　TensorFlow項(xiàng)目的技術(shù)主管拉雅·蒙加（Rajat Monga）向我們解釋道，之所以推遲發(fā)布聯(lián)機(jī)版TensorFlow的原因是TensorFlow采用了高度定制化的數(shù)據(jù)中心，要讓谷歌公司以外的人士使用它很有難度。

　　“我們的內(nèi)部使用的軟件棧同外部人士使用的是非常不同的，直接拿出來讓它開源是非常困難的?！?拉雅·蒙加解釋道。