Nvidia 皮繃緊!Google TPU 二代來了、恐侵蝕 GPU 訂單

作者 | 發布日期 2017 年 05 月 18 日 22:05 | 分類 AI 人工智慧 , GPU , 晶片 follow us in feedly

Google 花了十年打造伺服器中心,處理每日數十億次的網路搜尋需求。如今 Google 更進一步,自行研發專屬晶片──Tensor Processing Units (TPU),加快機器學習腳步,並宣稱 TPU 性能優於 CPU、GPU。



CNBC、TechCrunch 報導,Google 17 日在 I/O 開發者大會,發表第二代 TPU,處理人工智慧(AI)工作。Google 推出新版 TPU,顯示該公司不想倚賴其他業者,打造核心的計算基礎設施。當前 Google 使用 Nvidia 的 GPU 處理機器學習工作,倘若 Google 繼續自行研發晶片,可能會衝擊 Nvidia 發展。

詳細來說,深度學習(Deep Learning)是 AI 的一種,包含兩個階段,第一階段是「訓練」,協助類神經網絡辨識資料;第二階段是「推論」,讓機器能判讀數據、做出推測。過去五年來,GPU 是深度學習在「訓練」階段的必備晶片,能夠辨別影像、語音等。

2016 年發布的第一代 TPU,只能用於深度學習的「推論」階段。第二代 TPU 更進一步,能夠處理「訓練」階段工作。Google Brain 研究團隊主管 Jeff Dean 說,預料未來會更常使用 TPU,處理「訓練」階段工作,加速試驗循環。他說,以機器翻譯系統為例,當前最佳的商用 GPU,要使用 32 顆 GPU,跑上一整天才能完成「訓練」;同樣的工作量改用 TPU,只要 8 個相連 TPU,最多六小時就能搞定。

倘若此一趨勢持續,不只 Google 可能減少購買 Nvidia 晶片,其他原本使用 Nvidia 晶片的業者,也可能改用 Google 資料中心處理 AI 運算,會讓 Nvidia 業務遭受雙重打擊。上個月 Google 發文,指稱和當前市面晶片相比,TPU 速度快上 15~30 倍,效能也高出 30~80 倍。Nvidia 執行長黃仁勳強勢反擊,表示 Nvidia 晶片表現為第一代 TPU 的兩倍。

Nvidia 17日重挫 6.64% 收在 127.72 美元。Google 母公司 Alphabet 的 Class A 股價下跌 2.33% 收在 942.17 美元。

2016 年 Google 在 I/O 大會上拋出震撼彈,宣布為人工智慧(AI)研發專屬晶片──「TPU」(Tensor Processing Unit),讓台積電客戶 Nvidia 備受威脅。外界認為短期內 Nvidia 的 AI 霸主地位難以撼動,但是 AI 晶片架構可能會百家爭鳴,最後誰能勝出,仍在未定之天。

PCMag、ValueWalk、Barronˋs 去年報導,知名 Google 硬體工程師 Norm Jouppi 在部落格發文表示,TPU 是客製化的 ASIC(特殊應用積體電路),專為機器學習設計,已經用於改善搜尋結果的相關性、提高 Google 街景服務地圖和導航功能的正確度。

到底 TPU 會不會取代 GPU 或 CPU 呢?Google 資深副總 Urs Holzle 透露,當前 Google TPU、GPU 併用,這種情況仍會維持一段時間,但也語帶玄機表示,GPU 過於通用,Google 偏好專為機器學習設計的晶片。GPU 可執行繪圖運算工作,用途多元。TPU 屬於 ASIC,也就是專為特定用途設計的特殊規格邏輯 IC,由於只執行單一工作,速度更快,但缺點是成本較高。

(本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載;首圖來源:Google

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