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  • TA的每日心情
    开心
    2018-8-22 11:49
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    发表于 2018-9-30 13:46:40 | 显示全部楼层 |阅读模式

    1492年哥伦布从西班牙巴罗斯港出发,一路西行发现了美洲。葡萄牙人达伽马南下非洲,绕过好望角到达了印度。不久之后,麦哲伦用了整整三年时间,完成了人类史上第一次环球航行,开启了人类历史上的大航海时代。大航海时代的到来,拉近了人类社会各文明之间的距离,对人类社会产生了深远的影响。

    从深蓝到AlphaGo,人工智能逐渐走进人们的生活。人工智能也从一场技术革命,逐渐走向了产业落地。智能手机、智能家居设备、智能音箱……等设备,已经完全进入到人们的生活中。指纹识别、人脸识别、画面增强等实用人工智能的技术,也成为了人们日常使用电子设备必不可少的技术。

    这些在我们日常生活中“见怪不怪”的人工智能技术越来越普遍,代表了人工智能产业在近年来的爆炸式发展,2018年更是被称为人工智能技术规模应用的拐点。而作为人工智能技术的核心,人工智能芯片也备受关注,引得国内外科技巨头纷纷布局。谷歌、苹果、微软、Facebook、英特尔、高通、英伟达、AMD、阿里巴巴等巨头纷纷开始自主研发人工智能芯片。

    并且人工智能芯片的应用场景细分市场越来越多,专门为某些人工智能应用场景定制的芯片适用性明显高于通用芯片。这样的形势,给一些人工智能芯片的初创公司带来了机会。寒武纪芯片和地平线的人工智能视觉芯片、自动驾驶芯片等,就是初创公司在人工智能芯片领域取得成功的代表。

    人工智能芯片大火的同时,已经呈现出三分天下的态势。FPGA、GPU和TPU芯片,已经在人工智能领域大规模应用。FPGA并不是新鲜的事物,而因为AI的火热的应用需求不断增强,FPGA正是作为一种AI芯片呈现在人们的面前。准确的说,不仅仅是芯片,因为它能够通过软件的方式定义,所以,更像是AI芯片领域的变形金刚。

    而目前大多数人工智能企业青睐于GPU芯片,而TPU相对于GPU而言,采用8位低精度计算节省晶体管,对精度影响很小但是却可以大幅节约功耗。尤其是当大面积集成系统时,TPU不仅性能更强,功耗也会大幅低于GPU集成系统。由于芯片能力非常强大,谷歌使用了液冷散热技术,可以帮助TPU更好的为数据中心服务。

    TPU全名为TensorProcessingUnit,是谷歌研发的一种神经网络训练的处理器,主要用于深度学习、AI运算。谷歌在I/O大会上推出了自己的AI芯片——张量处理器TPU(第一代)。谷歌表示,尽管在一些应用上利用率很低,初代TPU平均比那时候的GPU或CPU快15~30倍,性能功耗比(TOPS/Watt)高出约30~80倍。

    在第二代TPU里,每个TPU都包含了一个定制的高速网络,构成了一个谷歌称之为“TPU舱室”(TPUPOD)的机器学习超级计算机。一个TPU舱室包含64个第二代TPU,最高可提供多达11.5千万亿次浮点运算,内存400万兆字节,4倍快于当时市面上最好的32台GPU。


    CloudTPU带来的最大好处,则是谷歌的开源机器学习框架TensorFlow。TensorFlow现在已经是Github最受欢迎的深度学习开源项目,CloudTPU出现以后,开发人员和研究者使用高级API编程这些TPU,这样就可以更轻松地在CPU、GPU或CloudTPU上训练机器学习模型,而且只需很少的代码更改。

    如果拿汽车类比,GPU是大巴车,适合多人同目标;FPGA是小轿车,能到任何地方,但得自己会开;而TPU是火车,只能在比公路少的多的铁轨上开,但开的飞快。人工智能还在快速发展,还处于在各个行业落地的过程中。这个阶段对GPU,FPGA和TPU都有需求。

    毫无疑问,人工智能是当今时代的主旋律。在人工智能软件占据人们视线的同时,人工智能技术尤其是深度学习,让各大公司都注意到必须要填补的计算力鸿沟。但其影响在更广泛的行业内渗透只是时间上的问题。


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