隨著打造定制AI芯片戰爭的升溫,谷歌宣布在2018年Google I/O大會上推出其第三代AI處理器TPU3.0。
Google首席執行官Sundar Pichai(劈柴哥)表示,由TPU3.0組成的TPU Pod運算陣列性能比上一代提升八倍,可提供100 petaflops(千萬億次)的機器學習硬件加速。和其他許多公司一樣,Google也在致力于創建定制芯片以處理其機器操作。目前已經出現了多種用于開發機器學習工具的框架,包括PyTorch和Caffe2,并且針對Google的TensorFlow進行了優化。 谷歌正在努力讓谷歌云的規模變得和亞馬遜一樣大,提供更好的機器學習工具或許正在迅速成為一種賭注。
亞馬遜和Facebook都在開發自己的定制芯片。Facebook的硬件針對其Caffe2框架進行了優化,該框架旨在處理大量用戶信息,并以圖片形式反映出來。你可以把它看作是把Facebook知道的所有關于你的信息(你的生日,你朋友的照片,以及新聞反饋消息中的所有內容)帶入一個復雜的機器學習框架,這個框架是最適合Facebook的,另外還需要定制硬件方法。 目前,我們對亞馬遜的目標知之甚少,但它也希望通過AWS擁有自己的云基礎架構生態系統。
所有這一切形成了一個組織龐大,資金充足的創業生態系統,希望可以創造一種針對機器學習的定制硬件。Cerebras Systems,SambaNova Systems和Mythic等初創公司都在尋找一種在價格和機器學習性能方面超越Nvidia的方法。大多數這種初創公司都已經籌集了超過3000萬美元資金。
谷歌去年在I / O上推出了其第二代TPU處理器,所以在今年推出另一款并不會讓人感到很驚奇。近幾周的消息表明,新款TPU即將誕生,而且該公司已經在進行下一步的研究。谷歌極力吹捧它的表現,但所有這一切的重點是先讓它變得更容易被接受。
谷歌CEO 劈柴哥還表示,為了給這個性能怪獸降溫,這是該公司第一次不得不在其數據中心使用液體冷卻。對于希望為機器學習創建定制硬件的公司來說,散熱越來越成為一個難題。
然而,關于構建定制芯片還有很多問題。如果年前的Nvidia顯卡可以做到這一點,開發人員可能不需要超高效的硅片。但是隨著數據集越來越大,擁有最大和最好的數據集,這些為當前所有公司創造了防御能力。隨著公司規模的擴大可能會讓他們采用像GCP這樣的東西,可以降低成本。
英特爾也希望通過自己的產品加入。英特爾一直希望FPGA獲勝,隨著機器學習的需求隨著時間的推移而變化,英特爾的設計趨向于更加模塊化,更加靈活。 但FPGA編程可能是一個難以解決的問題,因為缺乏相應的專業工程師。同時,微軟也在押寶FPGA,并在云計算大會BUILD會議上公布了其Brainwave產品,該云計算平臺日益成為發揮其未來潛力的重要組成部分。
谷歌似乎想擁有我們在互聯網上運營的整個堆棧。它始于TPU,在它上面有TensorFlow。如果它成功地做到了這一點,它將獲得更多數據,使其工具和服務變得更快,并在AI工具上遙遙領先,同時可以將開發人員和用戶鎖定到其生態系統中。谷歌的核心是廣告業務,但它正在逐漸擴展新的業務領域,這些領域都需要強大的數據集和操作來學習人類行為。
現在面臨的挑戰是開發人員需要讓其進入GCP和其他服務,還要將他們鎖定在TensorFlow中。但是Facebook更希望用像PyTorch這樣的替代框架來挑戰它,可能要面臨的困難會超出原來的想像。 Facebook在上個月的主要年度會議F8上推出了PyTorch的新版本。我們需要了解Google是否能夠作出充分解釋,從而保持其領先地位,這需要從新一代硬件開始。
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原文標題:Google宣布推出新一代AI處理器TPU3.0
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