俗語說得好：海水退潮之后，才知道誰沒穿褲子。但歷史的教訓往往證明殘酷的事實：結果站在浪里的所有人，全部都沒有穿褲子。

處理器業界的年度盛事第32屆IEEE HotChips，剛剛在今年8月以全部線上活動型式結束了，連擠4年牙膏的IBM與英特爾總算換了一管全新牙膏，真是可喜可賀。

但另一方面，分別在云端服務和終端硬件執人工智能牛耳的Google與nVidia，卻也學到了“擠牙膏”的精髓，前者讓2018年就問世的第三代TPU，從2018年Google I/O講到2020 HotChips，后者在HotChips發表的內容，完全承襲GTC 2000的簡報，唯一差別只有把華為Ascend 910人工智能處理器和英特爾支援BF16格式的“新型Xeon”Cooper Lake-P拖出來狠狠打一頓。

總之，我們來瞧瞧HotChips 32 的Google 第三代TPU 與nVidiaA100。

講了三年總算勉強講完的Google TPU v3

Google 這家公司最令人稱許之處，在于恐怖的“前瞻執行力”，每當眾人還在清談“技術趨勢”之際，就突然石破天驚的昭示天下：你們還在嘴炮的東西，我們早就應用到實際產品。諸多豐功偉業的最知名案例，莫過于2013 年底，Google 爆炸性公開“規劃部署已達3 年”的B4 數據中心廣域網絡，開大規模商業化軟件定義網絡（SDN）之先河。

早在2015年就投入內部應用的Google TPU，更是近年來的經典案例，接著Google也很迅速推陳出新，2017年推出深度學習第二代TPU，第三代TPU更早在2018 Google I/O就亮相了。

但Google 也隨即“擠牙膏之神”上身，2019 年HotChips 31 教程僅提到部分資訊，到2020 年才公開細節全貌。

我們都有充分的理由相信，第四甚至第五代TPU，不是早就上線服役也該早在路上了。

2019 年比較對手是nVidia V100，結果2020 年看不到第四代TPU 較量V100，讓人感覺有點奇怪。

TPU v3 概觀可視為TPU v2 的雙倍放大版，散熱系統從氣冷改為液冷，也是主機板最顯眼的特色。

TPU v3 仍舊著重持續提升存儲器帶寬（+30%）與容量（加倍），拜液冷之賜，時鐘頻率也有成長（+30%）。

TPU v3 的指令集架構是332 位元長的超長指令集（VLIW），VLIW 指令包內總計有2 個純量指令、4 個向量指令（其中2 個是存儲器載入／回存）、 2 個矩陣（Matrix）指令、6 個立即值（Immediate）與一個雜項（Misc）應用。

強化多芯片互連總線，打造更大規模的“人工智能超級電腦”，更是TPU v3 的重頭戲，也就是上圖那個“4x Nodes”。

同樣一片系統主機板裝4 顆TPU，TPU v3 組成的“人工智能超級電腦”，擁有前代8 倍以上效能、8 倍存儲器容量、4 倍芯片數量與4 倍的最大裝置設定數，可切割成256 個獨立運算平臺分租給客戶。

順便一提，現今已知關于Google TPU 的專利多達50 份，亦不乏詳細描述第三代TPU 的內部架構細節，也是眾多有志進軍人工智能芯片的冒險者，抽絲剝繭的研究對象。

但這對使用Google Cloud AI 的用戶，甚至大多數Google 部門來說，其實并不重要，他們只要用得爽快、不需要“為了喝牛奶自己蓋一座牧場”就夠了。

靠GPU 基本盤穩扎穩打的nVidia A100

nVidia以通用GPU為基礎，站穩高效能運算市場，并將觸角逐漸延伸到人工智能和自駕車輛等新興應用領域，使2020年夏天市值連續超越英特爾和三星，證實外界多么看好“皮衣教主”昭示天下的“美好未來”。無論個人電腦與高效能運算領域，從“電競筆電非有Max-Q不可”現象到超級電腦Top500清單滿滿的nVidia GPU，優勢地位看似牢不可破。

nVidia 旗艦GPU 也隨著制程演進而持續“恐龍化”，Ampere 世代之首A100 是一顆臺積電7 納米制程、540 億晶體管的巨獸，像更多執行單元、更大存儲器子系統帶寬、一直更新的DGX 超級電腦等，是各位也都耳熟能詳，甚至早就令人哈欠連連的“標準劇情”了。

關于人工智能應用，nVidia A100 最重要的特色，莫過于自行定義的TF32（Tensor Float 32）浮點數格式。講白了就是“取長補短”，既然Google BF16 犧牲掉FP32 的精度，維持動態范圍不變，那就讓精度和FP16 一樣吧，神奇的19 位元長度TF32就這樣誕生了，兼具FP32的動態范圍和FP16 的精度。nVidia 之所以這樣大費周章創造新格式，根本目的不外乎要降低存儲器帶寬和容量需求，和Google發明BF16 如出一轍。

理所當然的，TF32 在A100 一定跑得很快，因所需帶寬僅為前代V100 一半或三分之一，更能喂飽嗷嗷待哺的龐大Tensor Core。

但這件事的背后，隱隱約約透露nVidia長期領先AMD（ATI）的根本原因與基本思維：存儲器帶寬，這件事早從2004年NV40（GeForce 6系列）存儲器控制器內建壓縮傳輸機能，相關技術持續演進并陸續申請專利，就已埋下了種子。過去十幾年來，AMD或ATI的GPU，需要更多存儲器帶寬，才能實現同等級的效能水準，絕對不是偶然。

大概整批帶槍投靠英特爾的前AMD 團隊過去吃了不少悶虧，這次替英特爾重新打造Xe 繪圖架構時，也很刻意提到“End-To-End Compression”，只是不知道會不會不小心踩到nVidia 的專利地雷。

當GPU 踏入高效能運算和人工智能，“每筆運算可平均分配到的存儲器帶寬，持續穩定的下滑中”，更讓提高運算效能這件事，絕非區區增加幾個特化指令與擴張執行單元，即可迎刃而解，更需搞定帶寬這件事，一旦帶寬不足，就發揮不出完整的運算效能。

聽說nVidia 下一代GPU“Hopper”將改弦易轍，改走多芯片Chiplet“包水餃”路線，也許nVidia 在多芯片連結架構部分，將帶來讓人感到驚奇的技術突破也說不定，讓人對明年HotChips 33 多抱持一分期待。

人工智能熱潮的消退：先講求不要餓死再求發展

話說回來，我們就不得不探究一個大哉問：為何越來越多芯片廠商開始“擠牙膏”？要么不是受摩爾第二定律詛咒，產品技術難以短期內飛躍性提升，要么就是講再多對我也沒任何實質好處，還不如少講一點悶聲發大財。

不過這幾年，難道人工智能芯片不是很火的話題嗎？2017年HotChips 29，不就是從主題演講到議程，從泛用處理器、GPU、ASIC到FGPA，統統“人工智能滿天下”？如此沉默，對公司的未來妥當嗎？

很遺憾的，人工智能芯片從2018 年起，以中國相關領域新創公司為首，熱潮急速退燒，像中國DEEPHi（深鑒科技）被FPGA 巨頭賽靈思收購，已經算是最好的退場。

即使美國企業亦不可免俗，就算公司不會倒，也不保證產品線不會收掉。像這些年來癡迷自駕車和人工智能，耗費數百億美元“生氣亂買公司”的英特爾，2018年宣布中止XeonPhi產品線，決定整個砍掉重練，由2017年底來自AMD的Raja Koduri重建貨真價實的GPU。2019年底以20億美元購并以色列HabanaLabs并在隔年2月停止NNP-T1000（代號Spring Crest，還宣稱跟百度合作），也意味著2016年用3.5億美元買下的Nervana形同棄兒，英特爾人工智能平臺事業群負責人、Nervana聯合創辦人Naveen Rao隨即離職，一點都不讓人意外。

英特爾連續公開栽了兩次（實際上應該更多），事后諸葛的后見之明與背后補刀的內幕爆料，均朝向“做出來的東西根本不能用，也無法符合軟件開發者和潛在客戶的需求”。

所以這也是當人工智能漸漸在HotChips 退燒后，為何Google 和nVidia 可站在臺上活好好的主因：Google 很清楚自身需要，快速演進三代（應該更多）的TPU 就是為了自家Google Cloud AI 和其他服務量身訂做（蘋果塞在自己芯片內的NPU 也是一樣狀況）。nVidia 則是擁有龐大GPU 市占率、累積十多年的CUDA 與高效能運算的“基本盤”足以先養活自己，日后再慢慢發展。

反觀之前那票一窩蜂狂沖“人工智能新大陸”的勇者，又有幾家有本錢和能耐，先不求餓死，再講求和客戶攜手并進的共同勝利？講更白一點，你會相信中國那些開發數字貨幣挖礦芯片的廠商，被迫轉型做出來的人工智能芯片，可以迅速得到指標性客戶的青睞？

天下任何一家求生存的企業，無不企求有所謂的“現金母牛”和忠實客戶，才為穩定營運的基礎。我們可以猜猜看，明年HotChips 33 還剩下哪些幸存者？
責任編輯：tzh