针对在线中翻英服务，Google采用神经机器翻译系统(Google Neural Machine Translation;GNMT)，该服务每日处理1,800万个翻译需求，面对庞大的运算分析，该公司早前推出的人工智能(AI)深度学习系统及定制化AI电脑专用芯片功不可没。

　　根据Tech2报导，有别于之前以字词为基础的机器翻译(Phrase-Based Manchine Translation;PBMT)，GNMT将输入的句子当成一个整体来处理。虽GNMT初次测试结果与PBMT不相上下，Google工程师借由对外开源的TensorFlow机器学习工作组更进一步解决完成快速翻译所需的运算，弥补GNMT与PBMT的速度落差，同时提升GNMT翻译的准确度和速度。

　　深度神经网络(Deep Neural Networks;DNN)包含一层又一层的数学计算，亦即线性代数，Google趁着上一层计算完成之前，先展开下一层的计算工作，这背后最大的功臣是Google专为人工智能(AI)打造的定制化芯片Tensor处理器(Tensor Processing Unit;TPU)。据闻早前GNMT需用10秒翻译的句子，现在只需要300毫秒。

　　Google不是唯一自行打造芯片，来改善AI神经网络技术的科技公司，微软(Microsoft)亦采用FPGA芯片来执行人工神经网络。换言之，科技巨擘无不朝着相同的目标迈进，一来提升机器翻译的品质，二来建构可理解并回应人类自然语言的AI系统。

　　GNMT目前仅针对Google中翻英服务，未来预计扩及更多的语言组合。