Google已經(jīng)制造出自己的計算機芯片，而事情還遠沒有結(jié)束。

近日，這家整個互聯(lián)網(wǎng)上最強大的公司在科技界拋出了幾枚重磅炸彈，披露了全新的定制化芯片，借此這家龐大的在線帝國可以更好地經(jīng)營未來的主營業(yè)務：人工智能。

為了制造自己的芯片，Google在改造了科技界的很多東西之后，又向前邁近一步。為鞏固各類在線服務，過去十多年來這家公司為自己的大規(guī)模數(shù)據(jù)中心設計了各種新硬件，包括計算機服務器、網(wǎng)絡設備等。隨著服務范圍和規(guī)模達到一個空前的高度，他們需要通過更高效的硬件運行這些服務。多年來，其他很多互聯(lián)網(wǎng)巨頭也曾效仿這種做法，以此為契機全球硬件市場產(chǎn)生了翻天覆地的變化。

對于這款新芯片，Google的目標始終未變：空前的高效。為了讓AI技術躍上一個新高度，他們需要一種能在更低能耗前提下，用更短時間完成更多任務的芯片。但這個芯片所產(chǎn)生的效果已經(jīng)超越了Google帝國本身，甚至讓Intel和nViaia這樣的商業(yè)化芯片制造商的未來受到威脅，尤其是考慮到Google對于未來的愿景，這種情況顯得更為緊迫。根據(jù)在Google帝國的鞏固之路上主要負責全球數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡的Urs Hlzle所說，新的定制芯片只是萬里長征的第一步。

不，Google不打算將自己的芯片出售給其他公司，他們不會與Intel或nVidia直接競爭。但考慮到這家公司的數(shù)據(jù)中心規(guī)模之大，Google目前已經(jīng)是這些芯片公司最大的潛在客戶。與此同時，隨著越來越多企業(yè)開始使用Google提供的云計算服務，他們自行購買的服務器（以及芯片）數(shù)量只會越來越少，這等于進一步蠶食了芯片制造商的市場份額。

確實，Google公布有關新芯片的新聞只是為了宣傳自家的云服務業(yè)務，讓更多企業(yè)和開發(fā)者選用自家的AI引擎，并將其用于自己的應用程序中。隨著Google開始將AI的強大能力出售給其他公司，這實際上是在（以相當高調(diào)的方式）宣稱他們可以提供運行這種AI的最佳硬件，而且絕無僅有的硬件。

Google對速度的渴求

Google的新芯片叫做Tensor Processing Unit（張量處理器），即TPU。這是因為這種芯片更適合運行TensorFlow，正是這個軟件引擎驅(qū)動著Google的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，硬件和軟件組成的網(wǎng)絡可以通過分析海量數(shù)據(jù)學習如何完成特定任務。其他技術巨頭通常使用圖形處理器，即GPU運行自己的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，而這GPU最初是針對游戲和其他圖形密集型應用程序的圖像渲染任務設計的。雖然GPU在設計上很適合用于運行驅(qū)動深度神經(jīng)網(wǎng)絡所需的計算任務，但Google認為如果使用定制芯片可以進一步提高效率。

根據(jù)Google的介紹，他們結(jié)合機器學習的具體需求對TPU的規(guī)格進行了調(diào)整，用更少量事務就可以運行每一步操作。這意味著這樣的芯片每秒鐘都能執(zhí)行更多操作。

目前Google同時使用TPU*和*GPU運行自己的神經(jīng)網(wǎng)絡。Hlzle拒絕詳細介紹Googe對于這種TPU的使用方式細節(jié)，不過透露說這種技術可以處理驅(qū)動Android手機語音識別功能所需的“部分運算量”。同時他還說Google即將發(fā)布一篇介紹這種芯片好處的論文，并且還會繼續(xù)設計能夠以其他方式處理機器學習任務的新芯片。最終，他們的目標是徹底停止使用GPU。“已經(jīng)取得一些進展了，”Hlzle說：“對機器學習來說，GPU還是不夠?qū)＞吘箯脑O計上就不是針對這種用途的。”

nVidia可不愿意聽到這種說法。作為全球最主要的GPU經(jīng)銷商，nVidia正在急迫地將自家業(yè)務拓展到AI領域。同時Hlzle也提出，最新款nVidia GPU包含一個專門的機器學習模式。但是很明顯，Google希望這個變化能夠進行的快點，再快點。

最智能的芯片

與此同時，其他公司，尤其是Microsoft也在芯片之路上進行著探索。場效可編程門陣列（Field-programmable gate array，F(xiàn)PGA）就是一種可以通過重新編程執(zhí)行特定任務的芯片。Microsoft已經(jīng)測試過FPGA在機器學習領域的運用，而Intel也明確了市場的發(fā)展方向，最近收購了一家銷售FPGA的公司。

一些分析師認為這才是最明智的發(fā)展之路。密切關注芯片制造業(yè)務的Moor Insights and Strategy事務所總裁兼首席分析師Patrick Moorhead認為FPGA可以提供更高靈活性。Moorhead懷疑Google新發(fā)布的TPU是否有些“過猶不及”，并指出制造這樣的芯片至少需要六個月，在競爭日趨激烈的市場中，六個月時間已經(jīng)太長了，并且還要與最大的互聯(lián)網(wǎng)公司展開競爭。

但Google不想要這樣的靈活性。對他們來說，速度的重要性超越一切。在被問到為什么Google要從零開始制造自己的芯片而不是使用FPGA時，Hlzle說：“只是想實現(xiàn)更高的速度。”

核心業(yè)務

Hlzle還提到Google的芯片并不是為了取代CPU。中央處理器是所有計算機服務器的心臟，這個搜索巨頭依然需要使用這種芯片運行數(shù)據(jù)中心內(nèi)成千上萬的服務器，而CPU是Intel的主營業(yè)務。當然如果Google愿意專門為了AI打造一款自己的芯片，那么人們不禁好奇他們是否打算更進一步重新設計自己的CPU。

Hlzle淡化了這種可能性。“只需要解決尚未解決的問題，”他說。換句話說，CPU是一種成熟的技術，已經(jīng)可以按照預期正常工作。但同時他也說，Google希望芯片市場能夠呈現(xiàn)出良性競爭的環(huán)境。也就是說，他們希望從多家經(jīng)銷商處購買，而不只是購買Intel的產(chǎn)品。畢竟更激烈的競爭對Google而言意味著更低的價格。同時Hlzle也解釋說，Google正是為了能獲得更豐富的選擇而與OpenPower基金會合作，這家機構(gòu)的目標是提供任何人都可以使用和修改的芯片設計。

這是個很強大的想法，同時對全球最大的芯片制造商來說也是一個很強大的潛在威脅。根據(jù)IDC研究公司分析師Shane Rau所說，全球服務器CPU出貨總量中有大約5%是Google購買的。他說在最近一年內(nèi)，Google購買了大約120萬塊芯片，其中大部分來自Intel。（2012年，Intel高管Diane Bryant告訴WIRED說Google從Intel處購買的服務器芯片數(shù)量遠遠超過其他五家客戶，而其他這些客戶全都是銷售服務器的公司。）

無論對CPU有何計劃，Google還將繼續(xù)探索更適合機器學習需求的芯片，而我們要等到很多年后才能知道什么可行，什么不可行。畢竟神經(jīng)網(wǎng)絡這個概念本身也在繼續(xù)進化。“我們的探索從未中斷，”他說：“但最終答案是什么我還不知道。”可以肯定的是，隨著Google繼續(xù)探索，全世界的芯片制造商都在密切關注。