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谷歌二代TPU来了、恐侵蚀GPU订单

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来源: 精实新闻   发布者:精实新闻
热度29票   时间:2017年5月19日 04:59

谷歌花了十年打造服务器中心,处理每日数十亿次的网络搜寻需求。 如今谷歌更进一步,自行研发专属芯片--Tensor Processing Units (TPU、见图),加快机器学习脚步,并宣称TPU性能优于CPU、GPU。

CNBC、TechCrunch报导,谷歌17日在I/O开发者大会,发布第二代TPU,处理人工智能(AI)工作。 谷歌推出新版TPU,显示该公司不想倚赖其他业者,打造核心的计算基础设施。 当前谷歌使用Nvidia的GPU处理机器学习工作,倘若谷歌继续自行研发芯片,可能会冲击Nvidia发展。

详细来说,深度学习(Deep Learning)是AI的一种,包含两个阶段,第一阶段是「训练」,协助类神经网络辨识数据;第二阶段是「推论」,让机器能判读数据、做出推测。 过去五年来,GPU是深度学习在「训练」阶段的必备芯片,能够辨别影像、语音等。

2016年发布的第一代TPU,只能用于深度学习的「推论」阶段。 第二代TPU更进一步,能够处理「训练」阶段工作。 Google Brain研究团队主管Jeff Dean说,预料未来会更常使用TPU,处理「训练」阶段工作,加速试验循环。 他说,以机器翻译系统为例,当前最佳的商用GPU,要使用32颗GPU,跑上一整天才能完成「训练」;同样的工作量改用TPU,只要8个相连TPU,最多六小时就能搞定。

倘若此一趋势持续,不只谷歌可能减少购买Nvidia芯片,其他原本使用Nvidia芯片的业者,也可能改用谷歌数据中心处理AI运算,会让Nvidia业务遭受双重打击。 上个月谷歌发文,指称和当前市面芯片相比,TPU速度快上15~30倍,效能也高出30~80倍。 Nvidia执行长黄仁勋强势反击,表示Nvidia芯片表现为第一代TPU的两倍。

Nvidia 17日重挫6.64%收在127.72美元。 谷歌母公司Alphabet的Class A股价下跌2.33%收在942.17美元。

2016年谷歌在I/O大会上抛出震撼弹,宣布为人工智能(AI)研发专属芯片---「TPU」(Tensor Processing Unit),让台积电客户(2330)Nvidia备受威胁。 外界认为短期内Nvidia的AI霸主地位难以撼动,但是AI芯片架构可能会百家争鸣,最后谁能胜出,仍在未定之天。

PCMag、ValueWalk、巴伦(Barronˋs)去年报导,知名的谷歌硬件工程师Norm Jouppi在部落格发文表示,TPU是客制化的ASIC(特殊应用集成电路),专为机器学习设计,已经用于改善搜寻结果的相关性、提高谷歌街景服务地图和导航功能的正确度。

到底TPU会不会取代GPU或CPU呢? 谷歌资深副总Urs Holzle透露,当前谷歌TPU、GPU并用,这种情况仍会维持一段时间,但也语带玄机表示,GPU过于通用,谷歌偏好专为机器学习设计的芯片。 GPU可执行绘图运算工作,用途多元。 TPU属于ASIC,也就是专为特定用途设计的特殊规格逻辑IC,由于只执行单一工作,速度更快,但缺点是成本较高。



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