AI芯片時(shí)代三分天下 技術(shù)之爭永無(wú)止境

　　1492年哥倫布從西班牙巴羅斯港出發(fā)，一路西行發(fā)現了美洲。葡萄牙人達伽馬南下非洲，繞過(guò)好望角到達了印度。不久之后，麥哲倫用了整整三年時(shí)間，完成了人類(lèi)史上第一次環(huán)球航行，開(kāi)啟了人類(lèi)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(lèi)社會(huì )各文明之間的距離，對人類(lèi)社會(huì )產(chǎn)生了深遠的影響。

　　從深藍到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、智能家居設備、智能音箱……等設備，已經(jīng)完全進(jìn)入到人們的生活中。指紋識別、人臉識別、畫(huà)面增強等實(shí)用人工智能的技術(shù)，也成為了人們日常使用電子設備必不可少的技術(shù)。

　　這些在我們日常生活中“見(jiàn)怪不怪”的人工智能技術(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(chēng)為人工智能技術(shù)規模應用的拐點(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，引得國內外科技巨頭紛紛布局。谷歌、蘋(píng)果、微軟、Facebook、英特爾、高通、英偉達、AMD、阿里巴巴等巨頭紛紛開(kāi)始自主研發(fā)人工智能芯片。

　　并且人工智能芯片的應用場(chǎng)景細分市場(chǎng)越來(lái)越多，專(zhuān)門(mén)為某些人工智能應用場(chǎng)景定制的芯片適用性明顯高于通用芯片。這樣的形勢，給一些人工智能芯片的初創(chuàng )公司帶來(lái)了機會(huì )。寒武紀芯片和地平線(xiàn)的人工智能視覺(jué)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)呈現出三分天下的態(tài)勢。FPGA、GPU和TPU芯片，已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域大規模應用。FPGA并不是新鮮的事物，而因為AI的火熱的應用需求不斷增強，FPGA正是作為一種AI芯片呈現在人們的面前。準確的說(shuō)，不僅僅是芯片，因為它能夠通過(guò)軟件的方式定義，所以，更像是AI芯片領(lǐng)域的變形金剛。

　　而目前大多數人工智能企業(yè)青睞于GPU芯片，而TPU相對于GPU而言，采用8位低精度計算節省晶體管，對精度影響很小但是卻可以大幅節約功耗。尤其是當大面積集成系統時(shí)，TPU不僅性能更強，功耗也會(huì )大幅低于GPU集成系統。由于芯片能力非常強大，谷歌使用了液冷散熱技術(shù)，可以幫助TPU更好的為數據中心服務(wù)。

　　TPU全名為T(mén)ensorProcessingUnit，是谷歌研發(fā)的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練的處理器，主要用于深度學(xué)習、AI運算。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 )，構成了一個(gè)谷歌稱(chēng)之為“TPU艙室”(TPUPOD)的機器學(xué)習超級計算機。一個(gè)TPU艙室包含64個(gè)第二代TPU，最高可提供多達11.5千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運算，內存400萬(wàn)兆字節，4倍快于當時(shí)市面上最好的32臺GPU。

　　CloudTPU帶來(lái)的最大好處，則是谷歌的開(kāi)源機器學(xué)習框架TensorFlow。TensorFlow現在已經(jīng)是Github最受歡迎的深度學(xué)習開(kāi)源項目，CloudTPU出現以后，開(kāi)發(fā)人員和研究者使用高級API編程這些TPU，這樣就可以更輕松地在CPU、GPU或CloudTPU上訓練機器學(xué)習模型，而且只需很少的代碼更改。

　　如果拿汽車(chē)類(lèi)比，GPU是大巴車(chē)，適合多人同目標;FPGA是小轎車(chē)，能到任何地方，但得自己會(huì )開(kāi);而TPU是火車(chē)，只能在比公路少的多的鐵軌上開(kāi)，但開(kāi)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GPU，FPGA和TPU都有需求。

　　毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能是當今時(shí)代的主旋律。在人工智能軟件占據人們視線(xiàn)的同時(shí)，人工智能技術(shù)尤其是深度學(xué)習，讓各大公司都注意到必須要填補的計算力鴻溝。但其影響在更廣泛的行業(yè)內滲透只是時(shí)間上的問(wèn)題。