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由于 NVIDIA 步入人工智能的領(lǐng)域早，公司已經(jīng)從中有所收益。從最近的財(cái)報(bào)可以看出，數(shù)據(jù)中心收入中的人工智能部分，比去年同期上漲了 186%。NVIDIA 最新季度收入近 20 億美元，人工智能就占據(jù)了超 21%的比例，兩年前僅占到 6%。公司的股價(jià)也在過(guò)去的五年里增加了近 1000%。
這些增長(zhǎng)的背后都得益于 NVIDIA 的圖形處理器（GPU），GPU 可以說(shuō)是 AI 系統(tǒng)的首選。Alphabet 旗下公司谷歌，由于谷歌大腦的存在，使其處于 AI 領(lǐng)域的前列，后來(lái)收購(gòu)了 Deep Mind 專注于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并且它也是 NVIDIA GPU 的用戶。不過(guò)從谷歌近期發(fā)展來(lái)看，NVIDIA 在人工智能領(lǐng)域的壟斷地位可能會(huì)被打破，谷歌就是這個(gè)“破壁人”。
與 NVIDIA 的戰(zhàn)役
谷歌在上周的 2017 年 I/O 開發(fā)者大會(huì)上，推出了最新版的張量處理器單元（TPU），該處理器單元是為其 AI 系統(tǒng)內(nèi)部開發(fā)的芯片。不過(guò)最新版本的 TPU 已經(jīng)得到了大提升，能進(jìn)行訓(xùn)練和推理處理，以往的版本只能進(jìn)行推理處理。這是啥意思？這又與 NVIDIA 的 GPU 有啥關(guān)系？
背景
除非是負(fù)責(zé)這塊的工程師，不然你是不會(huì)知道 AI 運(yùn)行要經(jīng)過(guò)兩個(gè)必要的階段。第一個(gè)是 AI 系統(tǒng)的培訓(xùn)，其中包括算法的構(gòu)建和軟件模型的搭建，這些被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，接著對(duì)其進(jìn)行培訓(xùn)，用來(lái)執(zhí)行特定任務(wù)，比如圖像處理或者語(yǔ)言處理。
一旦這些系統(tǒng)接受了培訓(xùn)，它們就會(huì)完成所設(shè)計(jì)的任務(wù)，來(lái)篩選大量的數(shù)據(jù)，并使用它們的獨(dú)特的識(shí)別模式的能力，來(lái)快速精準(zhǔn)地處理數(shù)據(jù)任務(wù)。這些任務(wù)的執(zhí)行被成為推理，這是一件關(guān)于系統(tǒng)根據(jù)其訓(xùn)練來(lái)處理數(shù)據(jù)的事情。
目前來(lái)看，GPU 是培訓(xùn) AI 系統(tǒng)的最佳選擇。因?yàn)檫@些芯片具有并行處理大量數(shù)學(xué)運(yùn)算的能力，這也使得它們非常適合渲染圖形。并且成為了培訓(xùn) AI 的理想選擇，能進(jìn)行大量的快速的數(shù)據(jù)處理器，讓 GPU 打敗天下無(wú)敵手。
更多
谷歌最近宣布開發(fā)了一種系統(tǒng)，將 64 顆 TPU 連接至同一臺(tái)機(jī)器學(xué)習(xí)超級(jí)計(jì)算機(jī)。這臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)被稱作“TPU 艙”，將帶來(lái)無(wú)與倫比的運(yùn)算能力。谷歌 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)首席科學(xué)家，斯坦福大學(xué) AI 實(shí)驗(yàn)室主任李飛飛表示，新的超級(jí)計(jì)算機(jī)將“提供每秒 180 萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算的計(jì)算能力，適合當(dāng)代機(jī)器學(xué)習(xí)所需的數(shù)據(jù)處理。”
Google Brain 團(tuán)隊(duì)的高級(jí)研究員 Jeff Dean 在博客中寫道：“在使用這些 TPU 艙期間，我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)他們?cè)趯?shí)驗(yàn)時(shí)已經(jīng)有了很大的改進(jìn)。曾經(jīng)我們的一個(gè)新的大型翻譯模型，需要花費(fèi)一整天來(lái)培訓(xùn) 32 個(gè) GPU——現(xiàn)在只需一個(gè)下午，且只用八分之一的 TPU 就完成了相同的精度?！?/p>
當(dāng)谷歌在 2016 年 5 月的 I/O 開發(fā)者大會(huì)上推出首款 TPU 時(shí)，首席執(zhí)行官 Sundar Pichai 就表示：“TPU 比商業(yè) FPGA 和 GPU 每瓦性能高出一個(gè)數(shù)量級(jí)?！毙滦酒?jié)能，專門設(shè)計(jì)用于 Google 的 TensorFlow，用于培訓(xùn) AI 系統(tǒng)。這種優(yōu)化的硬件和軟件組合已在谷歌內(nèi)部使用一年多。雖說(shuō) GPU 仍是培訓(xùn)時(shí)所用的首選芯片，但谷歌 TPU 在推理系統(tǒng)上存在一定優(yōu)勢(shì)，而且谷歌正在開展 TPU 在培訓(xùn)上的研發(fā)。
未來(lái)
NVIDIA 并沒(méi)有在這場(chǎng)戰(zhàn)役上脫穎而出。最近也引進(jìn)了 TPU，以及 GPU 構(gòu)架其他方面的升級(jí)。一段時(shí)間來(lái)看，它還是成為行業(yè)內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)，也不可能一夜之間就能改變。不過(guò)投資者應(yīng)該意識(shí)到，AI 還處于起步階段，技術(shù)日新月異。NVIDIA 目前仍是人工智能系統(tǒng)最大玩家，但谷歌已經(jīng)拋出這個(gè)“神器”，讓其注意到該領(lǐng)域并不是只有他一個(gè)人在玩。
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