5月份，谷歌推出其用于阿法狗的二代AI架構(gòu)芯片TPU2，還就此發(fā)布論文顯示TPU的速度比現(xiàn)行的CPU、GPU高30倍；與之爭(zhēng)鋒相對(duì)的是，GPU巨頭英偉達(dá)CEO黃仁勛在隨后的年度開發(fā)大會(huì)上稱：TPU太僵化，英特爾的FPGA太耗能。英特爾的CPU、英偉達(dá)的GPU、TPU群雄崛起，現(xiàn)在的AI底層芯片接近“三國(guó)殺”的局面。有趣的是，他們比的不是誰(shuí)的技術(shù)更強(qiáng)，而是誰(shuí)的路子是正確的。

前端數(shù)據(jù)獲取，后端決策控制都需要CPU，中間GPU的并行計(jì)算優(yōu)勢(shì)更大，而TPU在長(zhǎng)期訓(xùn)練上成本能耗都低，三者配合才構(gòu)成完整的AI。

———一位業(yè)內(nèi)人士評(píng)價(jià)

從CPU到TPU變了什么？

CPU、GPU、TPU都是一種芯片架構(gòu)，他們的區(qū)別是什么呢？“簡(jiǎn)單理解，CPU是一個(gè)大學(xué)生，會(huì)一些專業(yè)技能(比如說(shuō)游戲辦公等日常任務(wù))；GPU是一個(gè)高中生，課本知識(shí)學(xué)得很好(比如說(shuō)圖像識(shí)別)；TPU則是小學(xué)生，只知道1+1=2?！睈?ài)活網(wǎng)創(chuàng)始人劉澤申告訴南都記者，CPU可以完成不同的任務(wù)，但在功耗成本一定情況下，計(jì)算能力很難再提升了；TPU很“白癡”，但功耗更低，并行更多，GPU介乎兩者之間?！昂?jiǎn)單說(shuō)來(lái)，就是一個(gè)公司有錢請(qǐng)30個(gè)大學(xué)生或者3萬(wàn)個(gè)小學(xué)生，要怎么分配就看你的需求?！?/p>

那AI需要什么?！癆I實(shí)際上就是暴力計(jì)算，需要的是海量計(jì)算，簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)就是訓(xùn)練與推理，不斷優(yōu)化從A點(diǎn)到B點(diǎn)的路線，”一位AI創(chuàng)業(yè)者開玩笑說(shuō)，這相當(dāng)于算30萬(wàn)題1+1，30萬(wàn)個(gè)小學(xué)生速度肯定比30個(gè)精算師快，“其實(shí)可以理解人工智能底層需求實(shí)際上是最‘白癡’的。”

但英偉達(dá)不這么看。有英偉達(dá)相關(guān)人士告訴南都記者，TPU的缺陷在于不能更換任務(wù)，靈活性差。不過(guò)，反過(guò)來(lái)在“懟”傳統(tǒng)芯片老大CPU上，英偉達(dá)表示，“AI需要工作負(fù)載與加速運(yùn)算。”黃仁勛在一篇博文里說(shuō)，以前那種花數(shù)十億美元的CPU節(jié)點(diǎn)來(lái)打造數(shù)據(jù)中心已經(jīng)不適應(yīng)AI的大規(guī)模運(yùn)作?！澳壳皝嗰R遜等主流前端應(yīng)用廠商都在英偉達(dá)芯片上開發(fā)其軟件系統(tǒng)。

“未來(lái)算法越來(lái)越專用化，AI需要海量迭代的‘暴力計(jì)算’能力，從這個(gè)角度說(shuō)，CPU確實(shí)沒(méi)以前那么重要了?！瘪S勢(shì)科技創(chuàng)始人，前英特爾研究院院長(zhǎng)吳甘沙告訴南都記者，“但反過(guò)來(lái)AI是一個(gè)系統(tǒng)，不只是一個(gè)算法，CPU還是標(biāo)配?！?/p>

“AI還是需要像CPU這樣的全能選手作為支撐，”英特爾相關(guān)人士告訴南都記者，沒(méi)有一把鑰匙能開萬(wàn)把鎖，“英特爾的Xeon占全球支援AI應(yīng)用服務(wù)器芯片市場(chǎng)超過(guò)97%?！睆倪@個(gè)角度說(shuō)，CPU可能在服務(wù)器后端連接作用更加明顯。

“三國(guó)殺”怎么殺？

在面對(duì)TPU上，黃仁勛說(shuō)：“人們無(wú)需再投資建立一個(gè)TPU，我們有現(xiàn)成的，而且由世界上最優(yōu)秀的芯片設(shè)計(jì)師設(shè)計(jì)?！?/p>

一位AI創(chuàng)業(yè)者告訴媒體，英偉達(dá)的好處在于其開源，不鎖定使用服務(wù)，這對(duì)于開發(fā)者很重要。

至于CPU老大英特爾，其相關(guān)人士則告訴南都記者，“很多企業(yè)用戶已經(jīng)有很多CPU，他們更希望利用現(xiàn)有資產(chǎn)?！钡⑻貭栆惨庾R(shí)到CPU的運(yùn)算能力接近極致，通過(guò)“買買買”來(lái)擴(kuò)充自己的版圖，這兩年就有167億美元收購(gòu)FPGA(介于TPU與GPU的一種架構(gòu))生產(chǎn)商Altera公司、153億美元收購(gòu)自動(dòng)駕駛方案的Mobileye以及深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Nervana Systems。英特爾研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)在今年展示了利用Nervana優(yōu)勢(shì)推出專用AI芯片Lake Crest，這也是他目前主流的“CPU+FPGA”架構(gòu)———不忘老本行，新趨勢(shì)也不掉隊(duì)。