谷歌露口風、Nividia剉？GPU太通用、TPU才是王道

MoneyDJ新聞 2016-05-24 記者 陳苓 報導

谷歌在I/O大會上拋出震撼彈，宣布為人工智慧(AI)研發專屬晶片---「TPU」(Tensor Processing Unit、見圖)，讓台積電客戶(2330)Nvidia備受威脅。外界認為短期內Nvidia的AI霸主地位難以撼動，但是AI晶片架構可能會百家爭鳴，最後誰能勝出，仍在未定之天。

PCMag、ValueWalk、巴倫(Barronˋs)報導，知名的谷歌硬體工程師Norm Jouppi在部落格發文表示，TPU是客製化的ASIC(特殊應用積體電路)，專為機器學習設計，已經用於改善搜尋結果的相關性、提高谷歌街景服務地圖和導航功能的正確度。

到底TPU會不會取代GPU或CPU呢？谷歌資深副總Urs Holzle透露，當前谷歌TPU、GPU併用，這種情況仍會維持一段時間，但也語帶玄機表示，GPU過於通用，谷歌偏好專為機器學習設計的晶片。GPU可執行繪圖運算工作，用途多元。TPU屬於ASIC，也就是專為特定用途設計的特殊規格邏輯IC，由於只執行單一工作，速度更快，但缺點是成本較高。

當前機器學習多採用GPU，Nividia是此一領域龍頭，上季AI相關部門營收季增47%，為營運新動能。除此之外，微軟也在試驗另一種晶片---FPGA(可程式化邏輯元件)，FPGA介於GPU和ASIC之間，沒有GPU那麼通用，也不像ASIC只有單一功能，FPGA能重新編程，執行多種功能。目前還不清楚哪種架構的晶片會在AI大戰獲勝。

至於CPU，Holzle表示，TPU不會取代CPU，研發TPU只是為了處理尚未解決的問題。但是他也指出，希望晶片市場能有更多競爭，暗示打算分散採購，不再只向英特爾購買。IDC稱，過去一年谷歌購買120萬顆CPU，其中多數應來自英特爾。

PCWorld、TechCrunch、Wired報導，AI和雲端網路興起，谷歌需要速度更快、更省電的晶片，因而研發TPU。谷歌宣稱TPU效能極佳，機器學習技術因此一舉加快7年，等於一次跨越三個世代的摩爾法則。谷歌表示未來將有更多客製化晶片，但是無意對外販售。

谷歌資深副總Urs Holzle不肯透露TPU由哪家晶圓代工廠生產，只說此一晶片交由兩家晶圓廠製造。TPU不只用於谷歌數據中心，就連擊敗南韓圍棋棋王Lee Se-dol的AlphaGo，內部也有TPU的蹤影。另外谷歌的語音辨識也用TPU進行運算。

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