隨著打造定制AI芯片戰(zhàn)爭(zhēng)的升溫，谷歌宣布在2018年Google I/O大會(huì)上推出其第三代AI處理器TPU3.0。

Google首席執(zhí)行官Sundar Pichai（劈柴哥）表示，由TPU3.0組成的TPU Pod運(yùn)算陣列性能比上一代提升八倍，可提供100 petaflops（千萬(wàn)億次）的機(jī)器學(xué)習(xí)硬件加速。和其他許多公司一樣，Google也在致力于創(chuàng)建定制芯片以處理其機(jī)器操作。目前已經(jīng)出現(xiàn)了多種用于開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)工具的框架，包括PyTorch和Caffe2，并且針對(duì)Google的TensorFlow進(jìn)行了優(yōu)化。 谷歌正在努力讓谷歌云的規(guī)模變得和亞馬遜一樣大，提供更好的機(jī)器學(xué)習(xí)工具或許正在迅速成為一種賭注。

亞馬遜和Facebook都在開(kāi)發(fā)自己的定制芯片。Facebook的硬件針對(duì)其Caffe2框架進(jìn)行了優(yōu)化，該框架旨在處理大量用戶信息，并以圖片形式反映出來(lái)。你可以把它看作是把Facebook知道的所有關(guān)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(nèi)容）帶入一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，這個(gè)框架是最適合Facebook的，另外還需要定制硬件方法。 目前，我們對(duì)亞馬遜的目標(biāo)知之甚少，但它也希望通過(guò)AWS擁有自己的云基礎(chǔ)架構(gòu)生態(tài)系統(tǒng)。

所有這一切形成了一個(gè)組織龐大，資金充足的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，希望可以創(chuàng)造一種針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的定制硬件。Cerebras Systems，SambaNova Systems和Mythic等初創(chuàng)公司都在尋找一種在價(jià)格和機(jī)器學(xué)習(xí)性能方面超越Nvidia的方法。大多數(shù)這種初創(chuàng)公司都已經(jīng)籌集了超過(guò)3000萬(wàn)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(huì)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(jīng)在進(jìn)行下一步的研究。谷歌極力吹捧它的表現(xiàn)，但所有這一切的重點(diǎn)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(gè)性能怪獸降溫，這是該公司第一次不得不在其數(shù)據(jù)中心使用液體冷卻。對(duì)于希望為機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建定制硬件的公司來(lái)說(shuō)，散熱越來(lái)越成為一個(gè)難題。

然而，關(guān)于構(gòu)建定制芯片還有很多問(wèn)題。如果年前的Nvidia顯卡可以做到這一點(diǎn)，開(kāi)發(fā)人員可能不需要超高效的硅片。但是隨著數(shù)據(jù)集越來(lái)越大，擁有最大和最好的數(shù)據(jù)集，這些為當(dāng)前所有公司創(chuàng)造了防御能力。隨著公司規(guī)模的擴(kuò)大可能會(huì)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(guò)自己的產(chǎn)品加入。英特爾一直希望FPGA獲勝，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的需求隨著時(shí)間的推移而變化，英特爾的設(shè)計(jì)趨向于更加模塊化，更加靈活。 但FPGA編程可能是一個(gè)難以解決的問(wèn)題，因?yàn)槿狈ο鄳?yīng)的專業(yè)工程師。同時(shí)，微軟也在押寶FPGA，并在云計(jì)算大會(huì)BUILD會(huì)議上公布了其Brainwave產(chǎn)品，該云計(jì)算平臺(tái)日益成為發(fā)揮其未來(lái)潛力的重要組成部分。

谷歌似乎想擁有我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上運(yùn)營(yíng)的整個(gè)堆棧。它始于TPU，在它上面有TensorFlow。如果它成功地做到了這一點(diǎn)，它將獲得更多數(shù)據(jù)，使其工具和服務(wù)變得更快，并在AI工具上遙遙領(lǐng)先，同時(shí)可以將開(kāi)發(fā)人員和用戶鎖定到其生態(tài)系統(tǒng)中。谷歌的核心是廣告業(yè)務(wù)，但它正在逐漸擴(kuò)展新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，這些領(lǐng)域都需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)集和操作來(lái)學(xué)習(xí)人類行為。

現(xiàn)在面臨的挑戰(zhàn)是開(kāi)發(fā)人員需要讓其進(jìn)入GCP和其他服務(wù)，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(lái)挑戰(zhàn)它，可能要面臨的困難會(huì)超出原來(lái)的想像。 Facebook在上個(gè)月的主要年度會(huì)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(lǐng)先地位，這需要從新一代硬件開(kāi)始。