万亿次 180 每秒 谷歌新一代 三大变化值得关注 TPU (万亿次每秒的计算机称为)

在人工智能领域,训练一个先进的机器学习模型需要投入大量的计算资源。随着机器学习算法越来越多的应用在各个领域并表现出优越的性能,对于机器学习算法专业硬件的需求,也变得越来越强烈。

2016 年,谷歌首次公布了专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片——TPU,在计算性能和能耗指标上,TPU 的表现都远远优于传统 CPU、GPU 组合。(我们在上个月也曾发布过一篇文章,解析 TPU 耀眼成绩背后的原因)

在 5 月 19 日凌晨举行的谷歌 I/O 2017 大会上,谷歌正式发布了第二代 TPU。新的芯片相比初代产品,在 性能、应用、服务 方面再一次实现突破。

一、性能方面

新一代 TPU 能够同时应用于高性能计算和浮点计算。 并且最高可以达到每秒 180 万亿次的浮点运算性能。相比而言,上周英伟达刚刚推出的 GPU Tesla2 V100,每秒只能达到 120 万亿次浮点运算。

相比第一代在功能上实现从无到有的突破,第二代的起点相对更高,开发团队也能更加集中资源来提升改进 TPU 的性能。相信通过硬件、软件的优化,后续第三代、第四代在性能取得持续突破的可能性非常大。

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二、应用方面

第一代 TPU 没有特别提到组合应用、集群应用的功能,而且自身没有存储空间。第二代在发布会上直接就展示了一个 包含 64 颗二代 TPU 芯片的 TPU pod 运算阵列。这个运算阵列, 最多可以为单个 ML 训练任务提供每秒 11.5 千万亿次的浮点计算能力,大大加速机器学习模型的训练。

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也有专业媒体提到,新的 TPU 在左右两侧各有四个对外接口,在左侧额外增加了两个接口。这些接口未来可能允许 TPU 芯片直接连接存储器,或者是直连高速网络,从而实现更加复杂的运算。理论上,开发者也能在此基础上设计更多的功能,添加更多的扩展。

三、服务方面

从 Cloud TPU 的命名上面,也可以直观地了解到,新一代的 TPU 将加入谷歌云计算平台,并对外提供云服务。这也就意味着 TPU 不再只是谷歌内部的独享服务,而将成为任何人都能轻松分享、应用的神器。

这里就看出谷歌比较贼的地方了,第一代刚出来的时候,藏着掖着的,还特别低调地说只打算自己内部使用。二代研发出来,直接就上云了:硬件不对外销售,服务可以啊。

如果是直接的硬件销售,很多中小型的公司(比如我们公司:智慧思特)可能会更加偏向于选用 GPU:应用范围更广,可以根据需要安排处理不同的任务。大型的公司(比如阿里、FaceBOOK),ML 任务量非常大,才会考虑采购 TPU,甚至出于经费、效率的考虑,自主组建团队进行研发(比如这次谷歌自己做 TPU,Facebook 也有过自主研发数据中心硬件设备的报道);

对外销售服务的话,首先是激活了中小企业的这块需求市场,用户只需根据使用时间进行付费,节省了成本。另外,大型企业自身的资源利用率也有了很大的提升,摊薄了成本。比如阿里,为了应对双十一准备的海量服务器,在闲暇时间可以对外提供云计算服务。最后,避免了跟硬件厂商(比如英伟达)直接的利益冲突。

四、小结

综合来说,TPU,尤其是 Cloud TPU 让大型互联网公司印证了自主研发硬件的可行性。

性能上,针对自主业务进行成倍优化,节约硬件采购、数据中心建设、时间消耗等成本;应用上,可以灵活地与现有设施、设备进行组合、扩展;服务上,通过云实现资源的对外销售,赚取收益。

对应的,根据企业自身业务的不同,未来可能出现的定制化硬件设备也会不一样。比如针对在线交易数据处理的 APU?针对在线社交互动的 FPU?

至于如何评价 Cloud TPU,大概可以算是标志着人工智能专业硬件时代的到来吧。

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