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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(jì)算機(jī)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(jìn)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(jìn)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(dá)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（ASIC）。
Alphabet 最初的規(guī)劃是使用 ASIC 進(jìn)行學(xué)習(xí)，GPU 進(jìn)行訓(xùn)練（或預(yù)測）。通過將兩者進(jìn)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(jìn)行功能分配。這意味著需要較低計(jì)算能力的數(shù)據(jù)與權(quán)重較高且需要龐大計(jì)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(xiàng)重要指標(biāo)。
相比 Nvidia K80 及英特爾 Haswell，這個獨(dú)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(shí)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(xì)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(shí)現(xiàn)了一個比 Nvidia GPU 更快的方案，這是一種超越，表面 Nvidia 的護(hù)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(jìn)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(yuǎn)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(yuǎn)遠(yuǎn)不是 TPU 產(chǎn)品如此簡單。
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