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淺析谷歌TPU芯片對NVIDIA、英特爾的影響

作者: 時間:2016-05-24 來源:騰訊科技 收藏
編者按:無論谷歌在CPU方面有什么計劃,都會繼續(xù)研究特別適合于機器學(xué)習(xí)的芯片。要真正弄清哪些做法可行,哪些做法不可行,這可能需要花上幾年的時間,畢竟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身也在不斷演變。

  想用新芯片達成的仍然是一個老目標:前所未有的高效率。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201605/291566.htm

  想把人工智能推向新的高度,因此需要一種功耗更低、在更少的時間里完成更多工作的芯片。但這種芯片的影響力遠遠超出了帝國本身——它對英特爾和NVIDIA這樣的商用芯片制造商構(gòu)成了威脅,當(dāng)你看到谷歌的未來愿景時,這種感覺就會越發(fā)強烈。

  谷歌全球數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)主管烏爾斯·霍勒澤(Urs H lzle)表示,他們今后還將研發(fā)更多這樣的芯片。

  谷歌不會把這種芯片出售給其他公司,不會直接與英特爾或NVIDIA進行競爭。但谷歌擁有龐大的數(shù)據(jù)中心,是這兩家公司迄今為止最大的潛在客戶。與此同時,隨著越來越多的企業(yè)使用谷歌提供的云計算服務(wù),它們自己購買服務(wù)器(和芯片)的數(shù)量就會越來越少,也就給芯片市場帶來進一步的沖擊。

  芯片:專為機器學(xué)習(xí)定制

  事實上,谷歌把這種新芯片當(dāng)作了一種推廣自己AI云服務(wù)的賣點,企業(yè)和程序員可以通過云服務(wù)利用谷歌的AI引擎,將其整合到自己的應(yīng)用軟件中。谷歌大力向其他公司推銷自己的AI能力,聲稱自己的AI擁有最好的硬件支撐,而這些硬件是其他公司所沒有的。

  谷歌的新芯片名為Tensor Processing Unit,簡稱。叫這個名字是因為它有利于TensorFlow的運行。谷歌的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是由TensorFlow軟件引擎驅(qū)動的(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種硬件和軟件網(wǎng)絡(luò),可以通過分析大量數(shù)據(jù),來學(xué)習(xí)特定的任務(wù)網(wǎng)絡(luò)軟件)。其他科技巨頭用圖形處理單元(GPU)運行深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——GPU的設(shè)計初衷是幫助游戲和其他圖形密集型應(yīng)用程序渲染圖像,驅(qū)動深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的那類運算采用GPU比較適合。但谷歌表示,它設(shè)計的新芯片在那類計算上效率更高。

  據(jù)谷歌說,是專為機器學(xué)習(xí)量身定做的,所以它執(zhí)行每個操作所需的晶體管數(shù)量更少。這意味著芯片每秒執(zhí)行的操作數(shù)量增多了。

  將GPU擠出局?

  暫時來說,谷歌的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將同時使用的TPU和GPU?;衾諠刹辉冈敿毥忉尮雀枋褂肨PU的方式,只表示用TPU來處理Android手機語音識別所需要的“一部分計算”。但他說,谷歌將發(fā)布一篇闡述TPU好處的論文,而且谷歌將繼續(xù)設(shè)計一些以其他方式推動機器學(xué)習(xí)的芯片。這樣看上去,GPU似乎最終就會被擠出局?;衾諠烧f,“GPU已經(jīng)在一點點出局。GPU太通用了,對于機器學(xué)習(xí)針對性不強。機器學(xué)習(xí)本來就不是GPU的設(shè)計初衷 ?!?/p>

  NVIDIA可不想聽到這樣的話。作為全球最大的GPU廠商,NVIDIA正在推動自身業(yè)務(wù)向AI領(lǐng)域擴展。正如霍勒澤指出,NVIDIA最新的 GPU有一個專門針對機器學(xué)習(xí)的型號。但顯然,谷歌希望進展能更大一些。

  可編程芯片F(xiàn)PGA

  與此同時,其他公司(其中最值得注意的是微軟)正在探索另一種芯片:field-programmable gate array,簡稱FPGA,你可以對這種芯片重新編程,以便執(zhí)行特定的任務(wù)。微軟已經(jīng)在機器學(xué)習(xí)方面對FPGA進行了測試,英特爾最近也收購了一家FPGA廠商。

  一些分析師認為這是一種更加聰明的做法。密切注視芯片業(yè)務(wù)的Moor Insights and Strategy公司總裁兼首席分析師帕特里克·摩爾海德(Patrick Moorhead)說,F(xiàn)PGA提供了更多的靈活性。他感到谷歌新的TPU似乎有點“過猶不及”,因為這樣一種芯片需要至少6個月才能研發(fā)成功,而這是一個競爭非常激烈的市場,最大的互聯(lián)網(wǎng)公司在里面你爭我奪,6個月對它們來說是相當(dāng)長的一段時間。

  但是谷歌并不需要那種靈活性,它最看重的是速度。當(dāng)被問及為什么谷歌要從零開始研發(fā)芯片的,而不是使用FPGA的時候,霍勒澤回答說:“因為會快得多?!?/p>

  核心業(yè)務(wù)

  霍勒澤還指出,谷歌的芯片不能取代CPU(中央處理單元,計算機服務(wù)器的心臟)。谷歌數(shù)據(jù)中心仍需要CPU在數(shù)以萬計的機器上運行。CPU是英特爾公司的主營業(yè)務(wù)。不過既然谷歌愿意僅僅為了AI一個領(lǐng)域就自己研發(fā)芯片,人們難免就會覺得它將來會研發(fā)自己的CPU。

  霍勒澤淡化了這種可能性。 “你想要解決的是那些尚未解決的問題,”他說。意思是CPU已經(jīng)是很成熟的技術(shù),沒有什么問題需要改進。但他同時表示,谷歌希望在芯片市場存在良性競爭。換句話說,它想從眾多的賣家那里購買產(chǎn)品,而不只有一個賣家可選。畢竟,更多的競爭對于谷歌來說就意味著更低的價格?;衾諠山忉屨f,谷歌正在與OpenPower Foundation合作,就是為了擴大選擇范圍。OpenPower Foundation的芯片設(shè)計任何人都可以使用和修改。

  這種做法對全球最大的芯片制造商構(gòu)成了潛在威脅。調(diào)研公司IDC分析師謝恩·勞(Shane Rau)估計,在全球銷售的所有服務(wù)器CPU中,大約有5%都是被谷歌買下的。在最近一年的時間里,谷歌買下了約120萬顆芯片,其中絕大部分可能都來自英特爾。

   “我們一直都在學(xué)習(xí),”他說。 “我不清楚最后的答案是什么?!碑?dāng)然,全球芯片制造商肯定會密切關(guān)注他們的學(xué)習(xí)狀況。



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