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原标题:谷歌将开放自家TPU芯片 更合适运行TensorFlow 每小

浏览次数:52 时间:2020-01-27

2月13日消息,2016年时,Google曾宣布已经研制出了自家AI芯片TPU(Tensor Processing Unit,也称之为张量处理器)。近日谷歌宣布即将在美国地区开放最新的测试版Cloud TPU,每小时收费6.5美元。

随着人工智能革新浪潮与技术进程的推进,AI芯片成了该领域下一阶段的竞争核心。美国工程院院士、谷歌人工智能项目带头人Jeff Dean连发10条推文向外界宣布Cloud TPU测试版正式开放,这意味着谷歌第二代TPU从内部项目迈向外部开发者、企业、专有领域走出关键一步。而不久前,外媒消息证实亚马逊已经开始设计制造AI芯片,为Alexa语音助手的质量提升以及Echo智能音响设备提供更强大的竞争能力。而苹果、三星、华为在智能手机处理器上集成深度学习引擎的激烈酣战,于CES2018已然为大众所领略。另一方面,ARM、NVIDIA在正面谷歌TPU崛起时,也不断加速现行GPU的改进以及下一代芯片架构规划。主战场在NVIDIA和谷歌之间随着CPU摩尔定律的终止,传统处理器现行算力已远远不能满足海量并行计算与浮点运算的深度学习训练需求,而在人工智能领域反应出强大适应性的GPU成为标配。NVIDIA毫无疑问是这波人工智能浪潮目前为止最大的受益者。NVIDIA股价从2016年初的32.25美元上涨至2018年初的245.8美元,两年间其市值飙升近8倍,并迅速获得可以媲美旧时代的处理器王者英特尔的体量。NVIDIA的崛起完全得益于这场突如其来的业界人工智能大革新,尽管其一再宣称仍将把游戏玩家放在第一位,但是前者带来的GPU销量增长以及投资者溢价预期的影响是不可否置的。然而在不久前,谷歌宣布对第二代TPU的全面开放让NVIDIA警觉的神经再次紧绷。可以认为,谷歌是NVIDIA在人工智能算力市场最大的竞争对手。早在去年4月谷歌公布第一代TPU之时,其细节认为TPU在高速并行浮点运算相比GPU要快15至30倍,而NVIDIA CEO黄仁勋当场表示怀疑,并立马抛出市场上最好的GPU计算卡与TPU的性能对比图以示反驳。而随着第二代TPU的发布以及其在人工智能专有领域、特别是在搭载了谷歌TensorFlow框架的深度神经网络训练效率方面的表现,外界越来越认识到二者间的差距逐渐明晰。就在第二代TPU的进一步进化——Cloud TPU开放测试之时,该装置通过TensorFlow编程模型提供的算力已达180tflops之巨,谷歌宣称一个Cloud TPU能在24小时内对ResNet-50模型训练达到75%的精度。而180tflops的浮点操作也达到了超级计算机的算力级别。谷歌在人工智能领域的野心十分明显,从一开始对TPU的只字不谈到后来开放上云,谷歌已逐渐认识到算力市场的巨大潜力并渴求牢牢抓住这一契机。谷歌的人工智能生态系统在过去两年间为自家旗下产品包括智能语音与搜索图像识别、谷歌翻译以及其他万维网应用的表现上提供了算力优势,TPU TensorFlow 云训练的模式让谷歌获得了迄今为止其他科技巨头尚不具备的人工智能核心竞争实力。这一点已经引起其他科技公司的注意,他们认为,各行各业的公司都有自己的数据驱动业务,算力不应该被掌控在一家巨头手上。

TPU不仅在未来会给谷歌带来一大笔额外收入,还将让其脱离对英伟达的依赖,未来或将在市场上与Intel、NVIDIA等厂商展开周旋。毕竟这几家都在将业务蔓延至AI领域,而Google对TPU的描述,也是NVIDIA最不愿听到的。

TPU芯片与TensorFlow的契合度最佳,谷歌认为,虽然GPU在设计上很适合用于运行驱动深度神经网络所需的计算任务,但定制的芯片能够有效提升效率。在测试中,Google仅用30分钟就测试了64种训练器,以训练ResNet-50(一种识别图像的神经网络,也可用作AI训练速度的基准测试工具)。

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