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NVIDIA想靠GPU霸占人工智能版图,谷歌TPU同意吗?

2017-05-28
关键词: NVIDIA GPU 人工智能 谷歌

由于NVIDIA步入人工智能的领域早,公司已经从中有所收益。从最近的财报可以看出,数据中心收入中的人工智能部分,比去年同期上涨了186%。NVIDIA最新季度收入近20亿美元,人工智能就占据了超21%的比例,两年前仅占到6%。公司的股价也在过去的五年里增加了近1000%。

这些增长的背后都得益于NVIDIA的图形处理器(GPU),GPU可以说是AI系统的首选。Alphabet旗下公司谷歌,由于谷歌大脑的存在,使其处于AI领域的前列,后来收购了Deep Mind专注于深度学习神经网络系统,并且它也是NVIDIA GPU的用户。不过从谷歌近期发展来看,NVIDIA在人工智能领域的垄断地位可能会被打破,谷歌就是这个“破壁人”。

与NVIDIA的战役

谷歌在上周的2017年I/O开发者大会上,推出了最新版的张量处理器单元(TPU),该处理器单元是为其AI系统内部开发的芯片。不过最新版本的TPU已经得到了大提升,能进行训练和推理处理,以往的版本只能进行推理处理。这是啥意思?这又与NVIDIA的GPU有啥关系?

背景

除非是负责这块的工程师,不然你是不会知道AI运行要经过两个必要的阶段。第一个是AI系统的培训,其中包括算法的构建和软件模型的搭建,这些被称为神经网络,接着对其进行培训,用来执行特定任务,比如图像处理或者语言处理。

一旦这些系统接受了培训,它们就会完成所设计的任务,来筛选大量的数据,并使用它们的独特的识别模式的能力,来快速精准地处理数据任务。这些任务的执行被成为推理,这是一件关于系统根据其训练来处理数据的事情。

目前来看,GPU是培训AI系统的最佳选择。因为这些芯片具有并行处理大量数学运算的能力,这也使得它们非常适合渲染图形。并且成为了培训AI的理想选择,能进行大量的快速的数据处理器,让GPU打败天下无敌手。

更多

谷歌最近宣布开发了一种系统,将64颗TPU连接至同一台机器学习超级计算机。这台超级计算机被称作“TPU舱”,将带来无与伦比的运算能力。谷歌AI和机器学习首席科学家,斯坦福大学AI实验室主任李飞飞表示,新的超级计算机将“提供每秒180万亿次浮点运算的计算能力,适合当代机器学习所需的数据处理。”

Google Brain团队的高级研究员Jeff Dean在博客中写道:“在使用这些TPU舱期间,我们已经发现他们在实验时已经有了很大的改进。曾经我们的一个新的大型翻译模型,需要花费一整天来培训32个GPU——现在只需一个下午,且只用八分之一的TPU就完成了相同的精度。”

当谷歌在2016年5月的I/O开发者大会上推出首款TPU时,首席执行官Sundar Pichai就表示:“TPU比商业FPGA和GPU每瓦性能高出一个数量级。”新芯片更节能,专门设计用于Google的TensorFlow,用于培训AI系统。这种优化的硬件和软件组合已在谷歌内部使用一年多。虽说GPU仍是培训时所用的首选芯片,但谷歌TPU在推理系统上存在一定优势,而且谷歌正在开展TPU在培训上的研发。

未来

NVIDIA并没有在这场战役上脱颖而出。最近也引进了TPU,以及GPU构架其他方面的升级。一段时间来看,它还是成为行业内的标准,也不可能一夜之间就能改变。不过投资者应该意识到,AI还处于起步阶段,技术日新月异。NVIDIA目前仍是人工智能系统最大玩家,但谷歌已经抛出这个“神器”,让其注意到该领域并不是只有他一个人在玩。