谷歌二代TPU來(lái)了、恐侵蝕GPU訂單
谷歌花了十年打造服務(wù)器中心,處理每日數(shù)十億次的網(wǎng)絡(luò)搜尋需求。 如今谷歌更進(jìn)一步,自行研發(fā)專屬芯片--Tensor Processing Units (TPU、見(jiàn)圖),加快機(jī)器學(xué)習(xí)腳步,并宣稱TPU性能優(yōu)于CPU、GPU。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201705/359411.htmCNBC、TechCrunch報(bào)導(dǎo),谷歌17日在I/O開(kāi)發(fā)者大會(huì),發(fā)布第二代TPU,處理人工智能(AI)工作。 谷歌推出新版TPU,顯示該公司不想倚賴其他業(yè)者,打造核心的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施。 當(dāng)前谷歌使用Nvidia的GPU處理機(jī)器學(xué)習(xí)工作,倘若谷歌繼續(xù)自行研發(fā)芯片,可能會(huì)沖擊Nvidia發(fā)展。
詳細(xì)來(lái)說(shuō),深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)是AI的一種,包含兩個(gè)階段,第一階段是「訓(xùn)練」,協(xié)助類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)數(shù)據(jù);第二階段是「推論」,讓機(jī)器能判讀數(shù)據(jù)、做出推測(cè)。 過(guò)去五年來(lái),GPU是深度學(xué)習(xí)在「訓(xùn)練」階段的必備芯片,能夠辨別影像、語(yǔ)音等。
2016年發(fā)布的第一代TPU,只能用于深度學(xué)習(xí)的「推論」階段。 第二代TPU更進(jìn)一步,能夠處理「訓(xùn)練」階段工作。 Google Brain研究團(tuán)隊(duì)主管Jeff Dean說(shuō),預(yù)料未來(lái)會(huì)更常使用TPU,處理「訓(xùn)練」階段工作,加速試驗(yàn)循環(huán)。 他說(shuō),以機(jī)器翻譯系統(tǒng)為例,當(dāng)前最佳的商用GPU,要使用32顆GPU,跑上一整天才能完成「訓(xùn)練」;同樣的工作量改用TPU,只要8個(gè)相連TPU,最多六小時(shí)就能搞定。
倘若此一趨勢(shì)持續(xù),不只谷歌可能減少購(gòu)買Nvidia芯片,其他原本使用Nvidia芯片的業(yè)者,也可能改用谷歌數(shù)據(jù)中心處理AI運(yùn)算,會(huì)讓Nvidia業(yè)務(wù)遭受雙重打擊。 上個(gè)月谷歌發(fā)文,指稱和當(dāng)前市面芯片相比,TPU速度快上15~30倍,效能也高出30~80倍。 Nvidia執(zhí)行長(zhǎng)黃仁勛強(qiáng)勢(shì)反擊,表示Nvidia芯片表現(xiàn)為第一代TPU的兩倍。
Nvidia 17日重挫6.64%收在127.72美元。 谷歌母公司Alphabet的Class A股價(jià)下跌2.33%收在942.17美元。
2016年谷歌在I/O大會(huì)上拋出震撼彈,宣布為人工智能(AI)研發(fā)專屬芯片---「TPU」(Tensor Processing Unit),讓臺(tái)積電客戶(2330)Nvidia備受威脅。 外界認(rèn)為短期內(nèi)Nvidia的AI霸主地位難以撼動(dòng),但是AI芯片架構(gòu)可能會(huì)百家爭(zhēng)鳴,最后誰(shuí)能勝出,仍在未定之天。
PCMag、ValueWalk、巴倫(Barronˋs)去年報(bào)導(dǎo),知名的谷歌硬件工程師Norm Jouppi在部落格發(fā)文表示,TPU是客制化的ASIC(特殊應(yīng)用集成電路),專為機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì),已經(jīng)用于改善搜尋結(jié)果的相關(guān)性、提高谷歌街景服務(wù)地圖和導(dǎo)航功能的正確度。
到底TPU會(huì)不會(huì)取代GPU或CPU呢? 谷歌資深副總Urs Holzle透露,當(dāng)前谷歌TPU、GPU并用,這種情況仍會(huì)維持一段時(shí)間,但也語(yǔ)帶玄機(jī)表示,GPU過(guò)于通用,谷歌偏好專為機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的芯片。 GPU可執(zhí)行繪圖運(yùn)算工作,用途多元。 TPU屬于ASIC,也就是專為特定用途設(shè)計(jì)的特殊規(guī)格邏輯IC,由于只執(zhí)行單一工作,速度更快,但缺點(diǎn)是成本較高。
評(píng)論