谷歌第二代TPU再“飛升” 動(dòng)搖英偉達(dá)GPU市場(chǎng)主導(dǎo)地位

Google資深科學(xué)家Jeff Dean表示，第二代TPU提供了更強(qiáng)大的運(yùn)算能力，而Google將能藉此打造規(guī)模更大、更準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)的云管道解析

摘要：當(dāng)谷歌公司第一次向世界講述它的張量處理單元（TPU）時(shí)，其背后的策略就顯得很清楚了：通過(guò)在定制硬件上拋出問(wèn)題來(lái)加速機(jī)器學(xué)習(xí)。

谷歌發(fā)布第二代TPU，并提供了免費(fèi)試用方案

與第一代TPU只能服務(wù)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型計(jì)算不同，谷歌最新的TPU現(xiàn)在既能處理訓(xùn)練也能處理服務(wù)。谷歌提供了一些高級(jí)性能指標(biāo)，據(jù)推測(cè)，這些指標(biāo)是以谷歌通過(guò)GCP計(jì)算引擎提供TPU即服務(wù)時(shí)使用的TPU物理基礎(chǔ)設(shè)施配置為基礎(chǔ)。

谷歌第二代TPU：功耗性能究竟如何？巨頭想用它干什么？

每個(gè)處理器板將數(shù)據(jù)和指令，加載到其配對(duì)的TPU2板上的四個(gè)TPU2芯片上，包括網(wǎng)狀互連的流量控制。我們可以推測(cè)，TPU2芯片的內(nèi)存容量也有所擴(kuò)大，這有助于提高吞吐量，但同時(shí)也增加了功耗。

谷歌推新AI芯片 英偉達(dá)黃仁勛回應(yīng):我們有現(xiàn)成的

不同于英偉達(dá)的產(chǎn)品銷售模式，谷歌TPU并不單獨(dú)出售，而是在谷歌云服務(wù)平臺(tái)Google Cloud Platform上出租使用。黃仁勛指出，目前客戶仍可在谷歌云平臺(tái)上選擇英偉達(dá)GPU，英偉達(dá)與谷歌合作，提高后者的開源TensorFlow框架的性能。

英偉達(dá)回應(yīng)谷歌威脅論：Volta GPU性能遠(yuǎn)強(qiáng)于二代TPU

據(jù)CNBC北京時(shí)間5月25日?qǐng)?bào)道，谷歌上周推出了第二代TPU，專注于人工智能領(lǐng)域。英偉達(dá)CEO黃仁勛周三駁斥了這種說(shuō)法，稱即將推出的Volta GPU的運(yùn)算能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)谷歌第二代TPU。

谷歌披露了TensorFlow處理器單元架構(gòu)的細(xì)節(jié)

本月早些時(shí)間谷歌進(jìn)一步披露了更多關(guān)于一年前發(fā)布的TPU的細(xì)節(jié)?！芭cK80 GPU的32位浮點(diǎn)運(yùn)算相比，TPU使用的是8位收縮矩陣乘法器

這家初創(chuàng)企業(yè)挖走Google TPU團(tuán)隊(duì)大半關(guān)鍵成員

鑒于AI主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的處理，所以處理速度對(duì)于AI來(lái)說(shuō)就顯得非常重要。這個(gè)遺憾也許很快就會(huì)被彌補(bǔ)，據(jù)CNBC透露，一家名為Groq的新成立的秘密初創(chuàng)企業(yè)已經(jīng)挖來(lái)了Google TPU團(tuán)隊(duì)大部分的關(guān)鍵成員，準(zhǔn)備開發(fā)下一代計(jì)算的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

谷歌開發(fā)TPU到底值不值？

2016年，英偉達(dá)推出了采用Pascal架構(gòu)的P4和P40，除了支持半精度的16位浮點(diǎn)運(yùn)算外，還支持8位整數(shù)運(yùn)算，這個(gè)跟谷歌的TPU是一樣的。

數(shù)據(jù)中心要和傳統(tǒng)CPU說(shuō)再見了？谷歌TPU挑戰(zhàn)英特爾IDC領(lǐng)域霸權(quán)

后者已經(jīng)受到了來(lái)自英偉達(dá)的GPU的攻擊，這些GPU執(zhí)行了一些任務(wù)，尤其是并行處理了與人工智能相關(guān)的大數(shù)據(jù)任務(wù)。FPGA是摩爾定律放緩打擊通用CPU的一個(gè)手段，因?yàn)樗恰艾F(xiàn)場(chǎng)可編程”，也就是可以在生產(chǎn)后根據(jù)用戶需求重新配置。

谷歌TPU優(yōu)化新進(jìn)展：數(shù)據(jù)吞吐提升15倍、每瓦特性能猛增

原始速度（RAW Speed）方面，Google 亦表示其 TPU（較標(biāo)準(zhǔn)硬件）提速幅度在 15~30x 左右。運(yùn)行在 TPU 上的軟件，是基于 Google TensorFlow 的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，且部分性能提升得益于這方面的優(yōu)化。

谷歌推出定制化機(jī)器學(xué)習(xí)芯片 速度是傳統(tǒng)GPU的15到30倍

谷歌(微博)自主開發(fā)定制化芯片，以加速其機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這已不是什么秘密了。“為了減少延緩部署的概率，TPU芯片并沒有與CPU進(jìn)行整合，而是被設(shè)計(jì)成PCIe I O總線上的協(xié)處理器。

嫌英特爾性能不足！谷歌想自己做芯片！

該定制化芯片主要用來(lái)加速公司的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而且會(huì)優(yōu)化公司的TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)，但其并未透露更多的內(nèi)容。日前，谷歌在一份文件中介紹了更多關(guān)于該芯片的詳細(xì)內(nèi)容和一些使用標(biāo)準(zhǔn)。

谷歌數(shù)據(jù)中心在用這種CPU 比傳統(tǒng)快70倍

為了滿足這樣的需求，谷歌并沒有去建設(shè)更大的數(shù)據(jù)中心，而是轉(zhuǎn)為開發(fā)適用于AI計(jì)算的高性能轉(zhuǎn)用硬件。最終，名為TPU（Tensor Processing Unit）的處理器誕生了，其是一種專門為加速深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算能力而研發(fā)的芯片。

谷歌發(fā)論文披露TPU詳細(xì)信息，比GPU、CPU快15-30倍

該公司從2015年開始就一直在內(nèi)部使用TPU，并在去年5月的Google I O開發(fā)者大會(huì)上，對(duì)外公布了這種芯片的存在?！薄　≌撐姆Q，通常而言，在TPU上運(yùn)行代碼跟使用谷歌領(lǐng)導(dǎo)的TsensorFlow開源深度學(xué)習(xí)框架一樣簡(jiǎn)單。

英偉達(dá)CEO黃仁勛親自撰文擺數(shù)據(jù)懟上谷歌TPU

雷鋒網(wǎng)按：前不久谷歌發(fā)布了關(guān)于TPU細(xì)節(jié)的論文，稱“TPU 處理速度比當(dāng)前 GPU 和 CPU 要快 15 到 30 倍”。在摩爾定律變慢的時(shí)代背景下，加速器滿足了深度學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)處理需求　

互撕？英偉達(dá)GPU與谷歌TPU究竟孰強(qiáng)孰弱

上周，谷歌發(fā)布了一篇文章，詳細(xì)對(duì)他們的第一代張量處理單元(TPU)與英特爾的一款GPU、英偉達(dá)的一款GPU進(jìn)行了速度與效能上的對(duì)比。

從谷歌的TPU開始，做一個(gè)不過(guò)度解讀的人

距離Google發(fā)布TPU也有一個(gè)星期了，掐指一算，國(guó)內(nèi)眾媒體和大眾的解讀的熱情也差不多該降下來(lái)了。當(dāng)摩爾定律指出的硬件發(fā)展規(guī)律慢慢開始表現(xiàn)出瓶頸，開始有人嘗試使用一些不那么主流的架構(gòu)，或者研發(fā)一些新的架構(gòu)。

谷歌 TPU 的強(qiáng)大與局限：TPU/GPU/CPU性能功耗全面對(duì)比

TPU 重磅論文解密架構(gòu)設(shè)計(jì)，75 位聯(lián)合作者，“能效比CPU GPU 高30~80倍”　　谷歌上周公布的 TPU 論文《在數(shù)據(jù)中心分析中對(duì)張量處理器性能進(jìn)行分析

谷歌公布了TPU（優(yōu)化了TensorFlow的ASIC）的更多細(xì)節(jié)

繼Google CEO Sundar Pichai早些在Google I O大會(huì)上公布了TPU（Tensor Processing Unit， 張量處理單元）的研發(fā)之后