智能芯片市场格局一变再变TPU将成深度学习的未来？

在GoogleI/O2016的主题演说转入尾声时，谷歌的CEO皮采提及了一项他们这段时间在AI和机器学习上获得的成果，一款叫作TensorProcessingUnit（张量处理单元）的处理器，全称TPU。在这个月显然，第一代的TPU处理器早已过时。在昨天凌晨举办的谷歌I/O2017大会上，谷歌除了宣传了安卓8.0之外，更为重要的是侧重谈及了人工智能，于是第二代TPU也就应运而生。TPU是谷歌自律研发的一种改以AI运算服务的高性能处理器，其第一代产品早已在AlphaGo这样的人工智能当中用于，主攻运算性能。

第二代TPU相比较于初代主要是加剧了人工智能在自学和推理小说方面的能力，至于性能的话，全新的谷歌TPU可以超过180TFLOPs的浮点性能，和传统的GPU比起提高15倍，堪称CPU浮点性能的30倍。另外谷歌还发售了一款叫作TPUpod的运算阵列，最多可以包括64颗二代TPU，也就是说浮点性能可以超过难以置信的11.5PFLOPS。

从名字上我们可以显现出，TPU的启发源于Google开源深度自学框架TensorFlow，所以目前TPU还是只在Google内部用于的一种芯片。TPU问世2011年，Google意识到他们遇上了问题。他们开始严肃考虑到用于深度自学网络了，这些网络运算市场需求低，令其他们的计算资源显得紧绷。

Google做到了一笔计算出来，如果每位用户每天用于3分钟他们获取的基于深度自学语音辨识模型的语音搜寻服务，他们就必需把现有的数据中心不断扩大两倍。他们必须更加强劲、更加高效的处置芯片。

他们必须什么样的芯片呢？中央处理器（CPU）需要十分高效地处置各种计算出来任务。但CPU的局限是一次不能处置相对来说很少量的任务。另一方面，图像处理单元（GPU）在继续执行单个任务时效率较低，而且所能处置的任务范围更加小。

不过，GPU的强劲之处在于它们需要同时继续执行许多任务。例如，如果你必须乘3个浮点数，CPU不会强过GPU；但如果你必须做到100万次3个浮点数的乘法，那么GPU不会碾压CPU。GPU是理想的深度自学芯片，因为简单的深度自学网络必须同时展开数百万次计算出来。Google用于NvidiaGPU，但这还过于，他们想更慢的速度。

他们必须更加高效的芯片。单个GPU耗电会相当大，但是如果Google的数百万台服务器日夜不停地运营，那么耗电不会变为一个相当严重问题。

谷歌要求自己造更高效的芯片。2016年5月，谷歌在I/O大会上首次发布了TPU（张量处理单元），并且称之为这款芯片早已在谷歌数据中心用于了一年之幸，李世石大战AlphaGo时，TPU也在应用于之中，并且谷歌将TPU称作AlphaGo打败李世石的“秘密武器”。

第一代TPU内部架构该图表明了TPU上的内部结构，除了外挂的DDR3内存，左侧是主机界面。指令从主机发送到队列中（没循环）。

这些转录掌控逻辑可以根据指令多次运营完全相同的指令。TPU并非一款简单的硬件，它看上去看起来雷达应用于的信号处理引擎，而不是标准的X86派生架构。Jouppi说道，尽管它有众多的矩阵乘法单元，但是它GPU更加善于浮点单元的协处置。另外，必须留意的是，TPU没任何存储的程序，它可以必要从主机发送到指令。

TPU上的DRAM作为一个单元分段运营，因为必须提供更好的权重以馈送到矩阵乘法单元（算下来，吞吐量超过了64,000）。Jouppi并没提及是他们是如何图形（systolic）数据流的，但他回应，用于主机软件加速器都将沦为瓶颈。256×256阵列图形数据流引擎，经过矩阵乘法累积后构建非线性输入从第二张图片可以显现出，TPU有两个内存单元，以及一个用作模型中参数的外部DDR3DRAM。参数进去后，可从顶部读取到矩阵乘法单元中。

同时，可以从左边读取转录（或从“神经元”输入）。那些以膨胀的方式转入矩阵单元以产生矩阵乘法，它可以在每个周期中展开64,000次相加。毋庸置疑，谷歌有可能用于了一些新的技巧和技术来减缓TPU的性能和效率。

例如，用于高带宽内存或混合3D内存。然而，谷歌的问题在于维持分布式硬件的一致性。

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