AMD和Intel巨頭的AI演變

投資者和芯片制造商關(guān)注著所有互聯(lián)網(wǎng)巨頭的一舉一動。僅僅以英偉達(dá)的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)為例，在很長一段時間以來，該公司一直為谷歌提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

英偉達(dá)并非GPU的唯一領(lǐng)先者，巨頭Intel和AMD都在這一領(lǐng)域有著不同的優(yōu)勢。

2016年11月，Intel公司發(fā)布了一個叫做Nervana的AI處理器，他們宣稱會在明年年中測試這個原型。如果一切進(jìn)展順利，Nervana芯片的最終形態(tài)會在2017年底面世。這個芯片名稱基于Intel早前購買的一個叫做Nervana的公司。按照Intel的人所說，這家公司是世界上第一家專門為AI打造芯片的公司。

Intel公司披露了一些關(guān)于這個芯片的一些細(xì)節(jié)，按照他們所說，這個項目代碼為“Lake Crest”，將會用到Nervana Engine 和Neon DNN相關(guān)軟件。這款芯片可以加速各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如谷歌TensorFlow框架。

芯片由所謂的“處理集群”陣列構(gòu)成，處理被稱作“活動點”的簡化數(shù)學(xué)運算。相對于浮點運算，這種方法所需的數(shù)據(jù)量更少，因此帶來了10倍的性能提升。

Lake Crest利用私有的數(shù)據(jù)連接創(chuàng)造了規(guī)模更大、速度更快的集群，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為圓環(huán)形或其他形式。這幫助用戶創(chuàng)造更大、更多元化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這一數(shù)據(jù)連接中包含12個100Gbps的雙向連接，其物理層基于28G的串并轉(zhuǎn)換。

TPU與FPGA可能的逆襲

在上述芯片巨頭進(jìn)行GPU領(lǐng)域的提升之外，有更多的企業(yè)在試圖引發(fā)一輪全面的顛覆。其代表為谷歌在2016年宣布將獨立開發(fā)一種名為TPU的全新的處理系統(tǒng)。

TPU是專門為機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用而設(shè)計的專用芯片。通過降低芯片的計算精度，減少實現(xiàn)每個計算操作所需的晶體管數(shù)量，從而能讓芯片的每秒運行的操作個數(shù)更高，這樣經(jīng)過精細(xì)調(diào)優(yōu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型就能在芯片上運行得更快，進(jìn)而更快地讓用戶得到更智能的結(jié)果。Google將TPU加速器芯片嵌入電路板中，利用已有的硬盤PCI-E接口接入數(shù)據(jù)中心服務(wù)器中。

據(jù)Google 資深副總裁Urs Holzle 透露，當(dāng)前Google TPU、GPU 并用，這種情況仍會維持一段時間，但他表示，GPU 可執(zhí)行繪圖運算工作，用途多元；TPU 屬于ASIC，也就是專為特定用途設(shè)計的特殊規(guī)格邏輯IC，由于只執(zhí)行單一工作，速度更快，但缺點是成本較高。

除了上述提到的谷歌，微軟也在使用一種叫做現(xiàn)場可變編程門陣列（FPGA）的新型處理器。

據(jù)介紹，這個FPGA 目前已支持微軟Bing，未來它們將會驅(qū)動基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——以人類大腦結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)建模的人工智能——的新搜索算法，在執(zhí)行這個人工智能的幾個命令時，速度比普通芯片快上幾個數(shù)量級。有了它，你的計算機(jī)屏幕只會空屏23毫秒而不是4秒。

在第三代原型中，芯片位于每個服務(wù)器的邊緣，直接插入到網(wǎng)絡(luò)，但仍舊創(chuàng)造任何機(jī)器都可接入的FPGA池。這開始看起來是Office 365可用的東西了。最終，Project Catapult準(zhǔn)備好上線了。另外，Catapult硬件的成本只占了服務(wù)器中所有其它的配件總成本的30%，需要的運轉(zhuǎn)能量也只有不到10%，但其處理速度卻是原來的2倍。

此外，有一些公司，例如Nervada和Movidius，模擬GPU的平行模式，但是專注于更快速地移動數(shù)據(jù)，省略圖像所需要的功能。其他公司，包括使用了被稱為“True North”的芯片的IBM公司，開發(fā)了由神經(jīng)元、突觸等其他大腦特征所啟發(fā)的芯片設(shè)計。

由于深度學(xué)習(xí)和人工智能未來的巨大前景，各大巨頭都在盡量爭取技術(shù)上的優(yōu)勢。如果這其中的某家公司，如谷歌，用一種新型芯片替換掉現(xiàn)有芯片，這基本上就相當(dāng)于顛覆了整個芯片行業(yè)。

“不管是英偉達(dá)、Intel還是谷歌或是百度，都在尋找一種未來人工智能能夠廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)?！盩herese Poletti表示。

而也有很多人持有與谷歌副總裁Urs Holzle 同樣的觀點，認(rèn)為在人工智能的遙遠(yuǎn)未來，GPU沒有代替CPU，而TPU也不會取代GPU，芯片市場將出現(xiàn)更大的需求和繁榮。