谷歌想用新芯片達(dá)成的仍然是一個老目標(biāo)：前所未有的高效率。

谷歌想把人工智能推向新的高度，因此需要一種功耗更低、在更少的時間里完成更多工作的芯片。但這種芯片的影響力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了谷歌帝國本身——它對英特爾和NVIDIA這樣的商用芯片制造商構(gòu)成了威脅，當(dāng)你看到谷歌的未來愿景時，這種感覺就會越發(fā)強(qiáng)烈。

谷歌全球數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)主管烏爾斯·霍勒澤（Urs H lzle）表示，他們今后還將研發(fā)更多這樣的芯片。

谷歌不會把這種芯片出售給其他公司，不會直接與英特爾或NVIDIA進(jìn)行競爭。但谷歌擁有龐大的數(shù)據(jù)中心，是這兩家公司迄今為止最大的潛在客戶。與此同時，隨著越來越多的企業(yè)使用谷歌提供的云計(jì)算服務(wù)，它們自己購買服務(wù)器（和芯片）的數(shù)量就會越來越少，也就給芯片市場帶來進(jìn)一步的沖擊。

TPU芯片：專為機(jī)器學(xué)習(xí)定制

事實(shí)上，谷歌把這種新芯片當(dāng)作了一種推廣自己AI云服務(wù)的賣點(diǎn)，企業(yè)和程序員可以通過云服務(wù)利用谷歌的AI引擎，將其整合到自己的應(yīng)用軟件中。谷歌大力向其他公司推銷自己的AI能力，聲稱自己的AI擁有最好的硬件支撐，而這些硬件是其他公司所沒有的。

谷歌的新芯片名為Tensor Processing Unit，簡稱TPU。叫這個名字是因?yàn)樗欣赥ensorFlow的運(yùn)行。谷歌的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是由TensorFlow軟件引擎驅(qū)動的（深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種硬件和軟件網(wǎng)絡(luò)，可以通過分析大量數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)特定的任務(wù)網(wǎng)絡(luò)軟件）。其他科技巨頭用圖形處理單元（GPU）運(yùn)行深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——GPU的設(shè)計(jì)初衷是幫助游戲和其他圖形密集型應(yīng)用程序渲染圖像，驅(qū)動深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的那類運(yùn)算采用GPU比較適合。但谷歌表示，它設(shè)計(jì)的新芯片在那類計(jì)算上效率更高。

據(jù)谷歌說，TPU是專為機(jī)器學(xué)習(xí)量身定做的，所以它執(zhí)行每個操作所需的晶體管數(shù)量更少。這意味著芯片每秒執(zhí)行的操作數(shù)量增多了。

將GPU擠出局？

暫時來說，谷歌的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將同時使用的TPU和GPU?；衾諠刹辉冈敿?xì)解釋谷歌使用TPU的方式，只表示用TPU來處理Android手機(jī)語音識別所需要的“一部分計(jì)算”。但他說，谷歌將發(fā)布一篇闡述TPU好處的論文，而且谷歌將繼續(xù)設(shè)計(jì)一些以其他方式推動機(jī)器學(xué)習(xí)的芯片。這樣看上去，GPU似乎最終就會被擠出局?；衾諠烧f，“GPU已經(jīng)在一點(diǎn)點(diǎn)出局。GPU太通用了，對于機(jī)器學(xué)習(xí)針對性不強(qiáng)。機(jī)器學(xué)習(xí)本來就不是GPU的設(shè)計(jì)初衷 。”

NVIDIA可不想聽到這樣的話。作為全球最大的GPU廠商，NVIDIA正在推動自身業(yè)務(wù)向AI領(lǐng)域擴(kuò)展。正如霍勒澤指出，NVIDIA最新的 GPU有一個專門針對機(jī)器學(xué)習(xí)的型號。但顯然，谷歌希望進(jìn)展能更大一些。

可編程芯片F(xiàn)PGA

與此同時，其他公司（其中最值得注意的是微軟）正在探索另一種芯片：field-programmable gate array，簡稱FPGA，你可以對這種芯片重新編程，以便執(zhí)行特定的任務(wù)。微軟已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)方面對FPGA進(jìn)行了測試，英特爾最近也收購了一家FPGA廠商。

一些分析師認(rèn)為這是一種更加聰明的做法。密切注視芯片業(yè)務(wù)的Moor Insights and Strategy公司總裁兼首席分析師帕特里克·摩爾海德（Patrick Moorhead）說，F(xiàn)PGA提供了更多的靈活性。他感到谷歌新的TPU似乎有點(diǎn)“過猶不及”，因?yàn)檫@樣一種芯片需要至少6個月才能研發(fā)成功，而這是一個競爭非常激烈的市場，最大的互聯(lián)網(wǎng)公司在里面你爭我奪，6個月對它們來說是相當(dāng)長的一段時間。

但是谷歌并不需要那種靈活性，它最看重的是速度。當(dāng)被問及為什么谷歌要從零開始研發(fā)芯片的，而不是使用FPGA的時候，霍勒澤回答說：“因?yàn)闀斓枚唷?rdquo;

核心業(yè)務(wù)

霍勒澤還指出，谷歌的芯片不能取代CPU（中央處理單元，計(jì)算機(jī)服務(wù)器的心臟）。谷歌數(shù)據(jù)中心仍需要CPU在數(shù)以萬計(jì)的機(jī)器上運(yùn)行。CPU是英特爾公司的主營業(yè)務(wù)。不過既然谷歌愿意僅僅為了AI一個領(lǐng)域就自己研發(fā)芯片，人們難免就會覺得它將來會研發(fā)自己的CPU。

霍勒澤淡化了這種可能性。 “你想要解決的是那些尚未解決的問題，”他說。意思是CPU已經(jīng)是很成熟的技術(shù)，沒有什么問題需要改進(jìn)。但他同時表示，谷歌希望在芯片市場存在良性競爭。換句話說，它想從眾多的賣家那里購買產(chǎn)品，而不只有一個賣家可選。畢竟，更多的競爭對于谷歌來說就意味著更低的價格。霍勒澤解釋說，谷歌正在與OpenPower Foundation合作，就是為了擴(kuò)大選擇范圍。OpenPower Foundation的芯片設(shè)計(jì)任何人都可以使用和修改。

這種做法對全球最大的芯片制造商構(gòu)成了潛在威脅。調(diào)研公司IDC分析師謝恩·勞(Shane Rau)估計(jì)，在全球銷售的所有服務(wù)器CPU中，大約有5%都是被谷歌買下的。在最近一年的時間里，谷歌買下了約120萬顆芯片，其中絕大部分可能都來自英特爾。

無論谷歌在CPU方面有什么計(jì)劃，該公司都會繼續(xù)研究特別適合于機(jī)器學(xué)習(xí)的芯片。要真正弄清哪些做法可行，哪些做法不可行，這可能需要花上幾年的時間，畢竟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身也在不斷演變。 “我們一直都在學(xué)習(xí)，”他說。 “我不清楚最后的答案是什么。”當(dāng)然，全球芯片制造商肯定會密切關(guān)注他們的學(xué)習(xí)狀況。