《電子技術(shù)應用》
您所在的位置:首頁 > 嵌入式技術(shù) > 業(yè)界動態(tài) > 谷歌TPU重拳出擊,英偉達受的傷害有多大,?

谷歌TPU重拳出擊,,英偉達受的傷害有多大?

2017-04-12
關(guān)鍵詞: 谷歌 TPU 英偉達

Nvidia正面臨新的威脅,,它就是Alphabet TPU,。

前幾天,Google在自家網(wǎng)站上公開了TPU相關(guān)論文的初稿,,在6月份于多倫多召開的計算機體系結(jié)構(gòu)國際研討會(ISCA)之前,,既吊足了大眾胃口,又做了一個劇透,。

這個論文都將說些什么,?據(jù)悉,Alphabet將TPU與GPU/CPU的性能進行對比,,具體而言,,即是將用于數(shù)據(jù)中心的TPU與英特爾Haswell CPU以及Nvidia K80 GPU進行比較。

在深入探討這個對比結(jié)果之前,,我們先看看Alphabet研發(fā)TPU的初衷,。這要從2013年說起,那時英偉達還是一個專注于游戲級GPU開發(fā)的公司,,Alphabet便決定使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)在其數(shù)據(jù)中心構(gòu)建自己的專用集成電路(AISC),。

Alphabet最初的規(guī)劃是使用AISC進行學習,GPU進行訓練(或預測)。通過將兩者進行結(jié)合,,Alphabet在短短15個月的時間里,,便成功構(gòu)建了所謂的TPU,。

TPU的構(gòu)造完全不同于GPU與CPU,。TPU并非依賴于Nvidia或者Intel的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),而是主要靠多層感知器(MLP),、CNN和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),。

Alphabet的謀略便是在同一處使用3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的權(quán)重進行功能分配。這意味著需要較低計算能力的數(shù)據(jù)與權(quán)重較高且需要龐大計算的數(shù)據(jù)是不同的處理過程,。這樣便可以節(jié)省時間和資源,,這也恰是影響處理器的兩項重要指標。

相比Nvidia K80及英特爾Haswell,,這個獨特架構(gòu)便賦予Alphabet TPU一定的優(yōu)勢,。根據(jù)Alphabet推斷,TPU速度比K80 GPU和Haswell CPU速度快15~30倍,。此外,,TPU性能/瓦特是Nvidia GPU和Intel CPU的30~80倍。

Alphabet還表明其TPU與K80及Haswell對比,,其架構(gòu)如何實現(xiàn)每個層的最佳性能,。


Alphabet在其論文中,并沒有表現(xiàn)出要在數(shù)據(jù)中心以外領(lǐng)域使用TPU的打算,。盡管這樣,,但是TPU對于Nvidia GPU依然是個長期的威脅。我們來仔細看一下這個問題,,深層的威脅并不是TPU產(chǎn)品本身,,而是一個沒有任何制造歷史的公司提出并實現(xiàn)了一個比Nvidia GPU更快的方案,這是一種超越,,表面Nvidia的護城河被攻破,。


是否會有更多像Alphabet這樣的公司涌現(xiàn)?短期/中期或者長期,,是否會有這樣的公司出現(xiàn),?IBM、亞馬遜,、Facebook等公司是否會成為下一個為自己數(shù)據(jù)中心構(gòu)建GPU的Alphabet,?如果它們真的成為下一個Alphabet,除了自用,,它們是否會選擇進行產(chǎn)品的銷售,?

這些問題必須先找到一個答案,否則,長期來看Nvidia將在市場中扮演怎樣的角色便很難得出一個結(jié)論,。

可能成為下一個Alphabet的遠不止IBM,、亞馬遜、Facebook,。目前來看,,Nvidia面臨的威脅有多大還無法得出結(jié)論,這個威脅可能遠遠不是TPU產(chǎn)品如此簡單,。

本站內(nèi)容除特別聲明的原創(chuàng)文章之外,,轉(zhuǎn)載內(nèi)容只為傳遞更多信息,并不代表本網(wǎng)站贊同其觀點,。轉(zhuǎn)載的所有的文章,、圖片、音/視頻文件等資料的版權(quán)歸版權(quán)所有權(quán)人所有,。本站采用的非本站原創(chuàng)文章及圖片等內(nèi)容無法一一聯(lián)系確認版權(quán)者,。如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)和其它問題,,請及時通過電子郵件或電話通知我們,,以便迅速采取適當措施,避免給雙方造成不必要的經(jīng)濟損失,。聯(lián)系電話:010-82306118,;郵箱:[email protected]