2001年6月26日，著名導演史蒂文·斯皮爾伯格執(zhí)導的《人工智能》（英文名：《AI》）在美國上映,。影片講述的是機器人小男孩大衛(wèi)為了尋找養(yǎng)母,，并縮短機器人與人類的差距而奮斗的故事。

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《人工智能》電影劇照

大衛(wèi)是一個被輸入情感程序的機器人男孩,，Cybertronics Manufacturing公司員工亨瑞和他妻子制造出的一個試驗品。他們收養(yǎng)了大衛(wèi)，并給了他足夠的愛,，但是人類與機器都無法接受大衛(wèi)。于是大衛(wèi)踏上旅程去尋找真正屬于自己的地方,，渴望成為一個真正意義上的人,。

在這部影片上映15年后，機器人還沒有成為真正意義上的人, 但人工智能在圍棋領域戰(zhàn)勝了人類,。它的強大和超強的進化能力,，讓人類棋手難以望其項背。

AlphaGo以3:0戰(zhàn)勝柯潔九段

“AlphaGo Master比AlphaGo Lee（與李世石對戰(zhàn)的版本）要強大,，Master在對戰(zhàn)中耗費的能力（性能和功耗）僅是Lee版本的十分之一,，需要4個TPU在單臺電腦上運行即可?！盌eepMind首席科學家David Silver在AlphaGo戰(zhàn)勝李世石后這樣解釋說,。

AlphaGo強大到令人絕望，引發(fā)了“人工智能威脅人類”的討論,。但在本質(zhì)上,，人工智能是算法、數(shù)據(jù)和硬件三個要素綜合的結果,。

一旦涉及到算法,、數(shù)據(jù),，就離不開計算。在這個領域,，用來計算的硬件主要是TPU,、GPU和CPU，他們背后代表的公司則分別是谷歌,、英偉達和英特爾,。這幾家公司彼此競爭，又互相需要,。

TPU（Tensor Processing Unit）是專為機器學習而定制的芯片,，經(jīng)過了專門深度機器學習方面的訓練。谷歌工程師Norm Jouppi介紹,，在人工智能相關的算法上,，它的計算速度更快，計算結果更精準,，同時也更加節(jié)能,。

谷歌在I/O 2017上發(fā)布第二代Cloud TPU

人工智能依賴于機器學習（Machine Learning），機器學習又依賴于硬件,，它需要硬件平臺提供大量的運算資源,。就計算效率來說，專用工具的計算效率遠高于通用工具,。專門為機器學習定制而出現(xiàn)的谷歌的TPU就是一種專用的工具,，業(yè)內(nèi)普遍認為它的出現(xiàn)對于通用工具GPU來說是一種威脅。

GPU的設計初衷不是主要用來進行神經(jīng)網(wǎng)絡運算,，而是圖像處理,。由于其特殊的構造碰巧也比較適用于神經(jīng)網(wǎng)絡運算，所以在TPU出現(xiàn)之前,，大多數(shù)做機器學習廠商都在同時利用FPGA和GPU來改進訓練自己的神經(jīng)網(wǎng)絡算法,。

英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛卻不認同“TPU威脅論”，在接受鳳凰科技的采訪時,，他表示谷歌的TPU不會對英偉達的Volta GPU構成威脅,，雙方在TensorFlow項目上保持著合作，而Volta GPU的運算能力甚至在TPU之上,。

作為世界最大的GPU制造商之一，英偉達一直不遺余力地推廣GPU在深度學習領域的應用,。老黃將英偉達稱為“一家人工智能公司”,。

談到英偉達基于GPU的人工智能戰(zhàn)略，需要先從Volta說起,。

在今年5月11日的NVIDIA GTC 2017上,，英偉達推出了全新的GPU架構Volta,。英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro表示這并不是前代架構Pascal的升級，而是一個全新的架構,。Volta提供大量的FLOP（浮點運算）,，基于Volta的架構，人們就可以使用需要更多FLOP的深度學習模型,。如今很多流行的模型都需要很大的計算資源,，例如卷積學習神經(jīng)網(wǎng)絡。

黃仁勛展示基于Volta架構的Tesla V100加速芯片

基于全新的Volta架構,，英偉達推出Tesla V100加速器,，它速度比其前身Tesla P100快2.4倍。

Tesla V100凝聚了英偉達內(nèi)部數(shù)千名工程師數(shù)年的開發(fā),，研發(fā)投入相當于30億美金,。黃仁勛在NVIDIA GTC 2017的主題演講中，展示了一塊Tesla V100,，他笑稱全世界唯一一塊就在他手上,，如果有人想買的話，那么價格就是30億美金,。

而在Tesla V100加速器基礎上,，英偉達推出了超級計算機DGX-1V和HGX。

DGX-1V內(nèi)置了8塊Tesla V100,，黃仁勛表示“DGX-1V相當于400個服務器”,，過去Titan X（GTX TITAN X，泰坦顯卡）需要花費8天訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡,，DGX-1V只需要8個小時,，性能提升了24倍。

HGX是英偉達和微軟聯(lián)合開發(fā)的云圖形加速器,，是英偉達人工智能戰(zhàn)略的硬件支撐,。它同樣內(nèi)置了8塊Tesla V100。目前微軟的Project Olympus計劃,、Facebook的Big Basin系統(tǒng)都是使用的HGX作為數(shù)據(jù)中心設計方案的核心,。

黃仁勛在臺北國際電腦展的主題演講中表示，GPU的運算能力提升非?？?，能在未來取代CPU成為最主要的人工智能芯片。

但是英特爾并不這么認為,。臺北國際電腦展期間,，英特爾數(shù)據(jù)中心全球銷售部產(chǎn)品和技術總經(jīng)理陳葆立在接受鳳凰科技采訪時提到，TPU和GPU只是加速芯片，目前是無法獨立工作的,，沒有CPU它跑不起來,。

“不管是AMD或者是ARM出的CPU，都是不能直接連接到英偉達的GPU的,，連接的標準是PCIE（這屬于英特爾）,，傳輸速度取決于PCIE的速度。但是目前我們自己的芯片組合可以跳過PCIE,，所以能比CPU+GPU更快,。”他說,。

在收購Nervana之后,，英特爾擁有了將至強融核處理器和FPGA兩個不同的芯片整合成一個芯片的能力。在最新的Nervana系統(tǒng)中,，就包含了FPGA加速芯片Arria 10和至強融核處理器的整合,。

Arria 10就是一款主流的Altera FPGA產(chǎn)品

FPGA最初是從專用集成電路發(fā)展起來的半定制化的可編程電路，它可以作為一種用以實現(xiàn)特殊任務的可再編程芯片應用與機器學習中,。

譬如百度的機器學習硬件系統(tǒng)就是用FPGA打造了AI專有芯片,，制成FPGA版百度大腦。FPGA比相同性能水平的硬件系統(tǒng)消耗能率更低,，在刀片式服務器上可以由主板上的PCI Express總線供電,。使用FPGA可以將一個計算得到的結果直接反饋到下一個，不需要臨時保存在主存儲器,，所以存儲帶寬要求也在相應降低,。

英特爾的方案是將CPU與FPGA融合起來，組合芯片的運算更加靈活和高效,，同時還能實現(xiàn)最低的功耗,，獲得性能和功耗的平衡。

人工智能方興未艾,，谷歌的TPU,、英偉達的GPU和英特爾的CPU組合方案，在硬件層面上都還只是嘗試,，這種嘗試能幫助實現(xiàn)早期的技術積累,。在采訪的最后陳葆立提到，雖然是不同的硬件平臺,，但是大家都在想辦法融合,，這有利于幫助開發(fā)者，從而真正幫助人工智能向前發(fā)展,。