業界 | 谷歌發布TPU只是開始，是時候讓英特爾害怕了！
選自連線
作者： LAURA SANDERS
機器之心編譯
參與：Rick、亞洲
谷歌已經建造了它自己的計算機晶元，而這也不會是最後一次。
昨天，這家最強大的互聯網公司再一次讓科技世界為之震動，因為它發布了一款新的定製化設計的晶元，它將有助於在未來運行這家線上帝國的人工智慧。
在開發自己的晶元上，谷歌已經沿著互聯網之路又邁出了一步，這條路以巨大的方式重塑了科技產業。在過去十年，谷歌已經設計了各類用於大規模數據中心的新硬體，來鞏固其無數種線上服務，這些硬體包括計算機伺服器、網路設備，等等。因為谷歌創造了史無前例的服務範圍和規模，所以它需要更加高效的硬體來運行這些服務。在過去幾年中，其他互聯網巨頭也在這方面採取了行動，引發了硬體市場的震動。
對於這款全新的晶元，谷歌的目標一如既往——達到史無前例的效率。為了將人工智慧提升到一個新的高度，公司需要一種效率更高且能耗更低的晶元。但該晶元的影響卻擴散到了谷歌帝國之外。它威脅到了傳統商業晶元製造商英特爾和高通的未來——尤其是當你考慮谷歌的未來願景時。谷歌全球數據中心網路負責人 Urs H?lzle 表示，這款新的定製化晶元僅僅是接下來一系列行動的第一步，該部門是谷歌帝國的強大基礎和幕後英雄。
Urs H?lzle
谷歌將不會將這些晶元出售給其他公司，所以它將不會與英特爾或英偉達展開直接競爭。但是，谷歌現在有著龐大的數據中心，對於其他晶元公司來說，它是截止到目前最大的潛在客戶。同時，越來越多的公司在使用谷歌提供的雲服務，所以他們自己購買的晶元和伺服器會更少，這也將繼續蠶食晶元市場。
事實上，谷歌公布這款晶元是作為一種推廣他們雲服務的方式，讓其他公司和開發者去使用自己的人工智慧引擎並在上面開發他們的應用。谷歌利用自己強大的人工智慧能力來推銷自己的雲服務——以一些很有說服力的方式——谷歌有了運行人工智慧最好的硬體，一種其他任何公司都沒有的硬體。
谷歌對速度的需求
谷歌的這款晶元被稱作 Tensor Processing Unit，簡稱 TPU。這是因為它有助於運行 TensorFlow，一個驅動著谷歌深度神經網路的軟體引擎，由軟體和硬體組成的這個網路能夠通過分析大量數據來學習特定任務。其他科技巨頭一般是使用圖像處理單元（GPU），這些晶元的最初的設計初衷是用於遊戲及其他重圖像應用的圖像渲染。它們也很適合用於一些深度神經網路的計算類型。但谷歌表示，他們這款晶元更加高效。
對於谷歌來說，TPU 是為機器學習量身定製，因為它需要更少的晶體管來運行每次操作。這意味著它能在每一秒內將更多的操作擠壓到晶元中。
到目前為止，谷歌同時使用 TPUs 和 GPUs 來運行他們的神經網路。H?lzle 拒絕談論谷歌使用 TPUs的具體細節，只提到他們使用了「部分計算」來用於安卓手機上的語音識別。但他說，谷歌將會發布論文來描述這款晶元的優勢，谷歌也將繼續通過其他方式來設計新的適用於機器學習的晶元。
最終，這看起來將會把 GPUs 排擠出去。「已經出現了這種傾向，」H?lzle 說，「對於機器學習來說，GPU 太過於一般。它不是為機器學習來設計的。 」
這對於英偉達來說是個壞消息。作為全球最大的 GPUs 銷售商，英偉達正在人工智慧領域極力擴張自己的業務。就像 H?lzle 指出的那樣，最先進的英偉達 GPU 提供了一種專門用於機器學習的模式。但很明顯，谷歌希望更快的改變。
最聰明的晶元
與此同時，在其他公司中，尤其是微軟，正在研發另一種晶元。現場可編程門陣列，即 FPGA，是一種用以實現特殊任務的可再編程晶元。微軟已經用機器學習測試了 FPGA。而看到這個市場方向後，最近收購了一個賣 FPGA 的公司。
一些分析師認為這是更聰明的做法。FPGA 可提供更多適應性，Patrick Moorhead說。他是 Moor Insight and Strategy 公司的總裁和首席分析師，這家公司的業務與晶元行業聯繫密切。Moorhead 想知道這個谷歌的新 TPU 的殺傷力會不會太驚人，他指出製造這種晶元需要花費至少半年的時間——這在互聯網巨頭雲集的激烈競爭市場中是一段相當長的時間。
但是谷歌不想要那種適應性，它更在乎速度。當被問到為何谷歌從頭製作晶元而不是直接用 FPGA 時，H?lzle回答：「只是它更加的快而已。」
核心業務
H?lzle 也指出谷歌的晶元沒有取代 CPUs，中央處理單元是每台計算機伺服器的核心。這個搜索巨頭仍然需要這些晶元在它的數據中心運行成千上萬的機器，並且 CPUs 是英特爾的核心業務。同樣的，如果谷歌只是為了人工智慧而想要製造自己的晶元，你不禁猜想它是否也會設計自己的 CPUs。
H?lzle 否定了這種可能。「你想要解決懸而未決的問題。」他說。換句話說，CPUs 是一個已經做得很好的成熟的技術。但是他也提到谷歌想要晶元市場的健康競爭。也就是說，它希望有更多的購買選擇——不僅僅是英特爾。總之，對於谷歌來說更多的競爭意味著更低的價格。正如 H?lzle 解釋的那樣，擴大可選範圍正是谷歌與 OpenPower 基金會合作的原因，他們正致力於提供個人可使用及修改的晶元設計。
這是一個強大的想法，也是對世界最大的晶元製造商有力的潛在威脅。根據 IDC 研究公司的一位分析師 Shane Rau 的說法，谷歌消費了全球 5% 的 CPUs。在最近的一年中，它買了約 120 萬張晶元，其中大多來自英特爾公司。（2012 年，英特爾執行官 Diane Bryant 告訴連線雜誌記者，谷歌從英特爾購買的晶元比從其餘五家賣伺服器的公司都多。）
無論谷歌有什麼 CPU 計劃，它將繼續研發尤其適於機器學習的晶元。許多年之後我們才能知道哪些實現了哪些失敗了。畢竟，神經網路的研究也在不斷變化。「我們一直在學習，」他說道，「我並不清楚最終結果會是什麼。」在這個過程中，你可以確信世界晶元製造者都在虎視眈眈。
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