1492年哥倫布從西班牙巴羅斯港出發(fā),，一路西行發(fā)現(xiàn)了美洲。葡萄牙人達(dá)伽馬南下非洲,，繞過(guò)好望角到達(dá)了印度,。不久之后,，麥哲倫用了整整三年時(shí)間，完成了人類史上第一次環(huán)球航行,，開啟了人類歷史上的大航海時(shí)代,。大航海時(shí)代的到來(lái)，拉近了人類社會(huì)各文明之間的距離,，對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響,。
從深藍(lán)到AlphaGo，人工智能逐漸走進(jìn)人們的生活。人工智能也從一場(chǎng)技術(shù)革命,，逐漸走向了產(chǎn)業(yè)落地,。智能手機(jī)、智能家居設(shè)備,、智能音箱……等設(shè)備,，已經(jīng)完全進(jìn)入到人們的生活中。指紋識(shí)別,、人臉識(shí)別,、畫面增強(qiáng)等實(shí)用人工智能的技術(shù)，也成為了人們?nèi)粘Ｊ褂秒娮釉O(shè)備必不可少的技術(shù),。
這些在我們?nèi)粘Ｉ钪小耙姽植还帧钡娜斯ぶ悄芗夹g(shù)越來(lái)越普遍,，代表了人工智能產(chǎn)業(yè)在近年來(lái)的爆炸式發(fā)展，2018年更是被稱為人工智能技術(shù)規(guī)模應(yīng)用的拐點(diǎn),。而作為人工智能技術(shù)的核心,，人工智能芯片也備受關(guān)注，引得國(guó)內(nèi)外科技巨頭紛紛布局,。谷歌,、蘋果、微軟,、Facebook,、英特爾、高通,、英偉達(dá),、AMD、阿里巴巴等巨頭紛紛開始自主研發(fā)人工智能芯片,。
并且人工智能芯片的應(yīng)用場(chǎng)景細(xì)分市場(chǎng)越來(lái)越多,，專門為某些人工智能應(yīng)用場(chǎng)景定制的芯片適用性明顯高于通用芯片。這樣的形勢(shì),，給一些人工智能芯片的初創(chuàng)公司帶來(lái)了機(jī)會(huì),。寒武紀(jì)芯片和地平線的人工智能視覺芯片、自動(dòng)駕駛芯片等,，就是初創(chuàng)公司在人工智能芯片領(lǐng)域取得成功的代表,。
人工智能芯片大火的同時(shí)，已經(jīng)呈現(xiàn)出三分天下的態(tài)勢(shì),。FPGA,、GPU和TPU芯片，已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用,。FPGA并不是新鮮的事物,，而因?yàn)锳I的火熱的應(yīng)用需求不斷增強(qiáng),，F(xiàn)PGA正是作為一種AI芯片呈現(xiàn)在人們的面前。準(zhǔn)確的說(shuō),，不僅僅是芯片,，因?yàn)樗軌蛲ㄟ^(guò)軟件的方式定義，所以,，更像是AI芯片領(lǐng)域的變形金剛,。
而目前大多數(shù)人工智能企業(yè)青睞于GPU芯片，而TPU相對(duì)于GPU而言,，采用8位低精度計(jì)算節(jié)省晶體管，對(duì)精度影響很小但是卻可以大幅節(jié)約功耗,。尤其是當(dāng)大面積集成系統(tǒng)時(shí),，TPU不僅性能更強(qiáng)，功耗也會(huì)大幅低于GPU集成系統(tǒng),。由于芯片能力非常強(qiáng)大,，谷歌使用了液冷散熱技術(shù)，可以幫助TPU更好的為數(shù)據(jù)中心服務(wù),。
TPU全名為TensorProcessingUnit,，是谷歌研發(fā)的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的處理器，主要用于深度學(xué)習(xí),、AI運(yùn)算,。谷歌在I／O大會(huì)上推出了自己的AI芯片——張量處理器TPU（第一代）。谷歌表示,，盡管在一些應(yīng)用上利用率很低,，初代TPU平均比那時(shí)候的GPU或CPU快15～30倍，性能功耗比（TOPS／Watt）高出約30～80倍,。
在第二代TPU里,，每個(gè)TPU都包含了一個(gè)定制的高速網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成了一個(gè)谷歌稱之為“TPU艙室”（TPUPOD）的機(jī)器學(xué)習(xí)超級(jí)計(jì)算機(jī),。一個(gè)TPU艙室包含64個(gè)第二代TPU,，最高可提供多達(dá)11．5千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算，內(nèi)存400萬(wàn)兆字節(jié),，4倍快于當(dāng)時(shí)市面上最好的32臺(tái)GPU,。
CloudTPU帶來(lái)的最大好處，則是谷歌的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow,。TensorFlow現(xiàn)在已經(jīng)是Github最受歡迎的深度學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目,，CloudTPU出現(xiàn)以后，開發(fā)人員和研究者使用高級(jí)API編程這些TPU,，這樣就可以更輕松地在CPU,、GPU或CloudTPU上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,，而且只需很少的代碼更改。
如果拿汽車類比,，GPU是大巴車,，適合多人同目標(biāo)；FPGA是小轎車,，能到任何地方,，但得自己會(huì)開；而TPU是火車,，只能在比公路少的多的鐵軌上開,，但開的飛快。人工智能還在快速發(fā)展,，還處于在各個(gè)行業(yè)落地的過(guò)程中,。這個(gè)階段對(duì)GPU，F(xiàn)PGA和TPU都有需求,。
毫無(wú)疑問(wèn),，人工智能是當(dāng)今時(shí)代的主旋律。在人工智能軟件占據(jù)人們視線的同時(shí),，人工智能技術(shù)尤其是深度學(xué)習(xí),，讓各大公司都注意到必須要填補(bǔ)的計(jì)算力鴻溝。但其影響在更廣泛的行業(yè)內(nèi)滲透只是時(shí)間上的問(wèn)題,。