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谷歌设计的TPU芯片将成为谁的噩梦?|靠谱的足球外围平台
来源:靠谱的足球外围平台    发布时间:2020-11-29 12:50:01

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靠谱的足球外围平台-的命令有关。 告诉我把几个上位的运算分解成下位的运算会提高计算效率。

但是,如果硬件本身反对这样的高端运算,则需要将其分解。 可以节省很多时间和资源。 由于FPGA和GPU内有很多计算单元,所以它们的计算能力很强。 展开神经网络运算时速度不会比CPU慢很多,但两者之间没有多少差别。

GPU出厂后,体系结构在同一硬件上反对本机的命令只是相同的。 如果神经网络运算中有GPU不反对的命令,例如GPU反对加减运算,如果我们的算法必须展开矩阵矢量乘法和卷积这样的运算,GPU就不需要构筑,用乘法和乘法的循环构筑等。 另一方面,对于一张FPGA来说,如果FPGA没有标准的“卷积”命令,开发者就可以用FPGA的硬件电路进行“现场编程”。

由于通过改变FPGA的硬件结构,等于FPGA可以直接反对卷积运算,所以效率不会比GPU高。 只是关于这里,类似于谷歌开发TPU的理由。

TPU是ASIC,类似于FPGA,但不存在可定制的专用芯片。 正如谷歌所说,是为深度自学语言Tensor Flow开发的芯片。 因为是特别针对Tensor Flow的,所以Google也不需要具有定制可能性,只要能极其反对Tensor Flow所需的所有命令即可。

此外,毫无疑问,TPU运行Tensor Flow的效率并不是所有设备中最低的。 这是谷歌开发TPU最明显的目的,就是执着于淋漓尽致的效率。 对其他制造商有什么影响? 现在很多制造商在AI领域投入了很多能量,表明了一些野心。

在TPU发布之前,这个领域的很多制造商同时利用FPGA和GPU,对自己的神经网络算法进行改进训练。 NVIDIA是其中的相似之处。 是仅次于世界的GPU制造商之一,依然在自己产品的深度自学领域展开应用。

但是,GPU的设计思想主要不是展开神经网络运算,而是图像处理。 更好的是因为类似的结构正好仅限于神经网络运算,尽管NVIDIA也推出了自己的深度自学算法,但由于GPU自身的特性被FPGA压制住了。 这次的TPU不会在这个市场上随便让另一个竞争对手去做,如果让我投票,我会指出TPU对NVIDIA的影响如下。 谷歌的应对意味着将这个小费卖给其他公司,著将与其他公司进行必要的竞争。

但是,如果Google的芯片性能更好,开发者和服务商会对Google取得的服务进行更多的变更,也用于其他制造商的服务和硬件。 这不会间接影响其他制造商,特别是NVIDIA的业务。 其次是以英特尔为首的“中级”制造商,英特尔去年年末收购了世界知名的FPGA巨头Altera,似乎忽视了深刻的自学潜力。

但是,到目前为止,英特尔没有具体表明进入人工智能领域的决心,也没有表示不发售人工智能产品的意思,只是传达了将相关特性应用于自己产品的意愿。 只是,对这样的制造商来说,他们自己只不过已经秘密地开展了长期的人工智能产品的开发。 否则只是市场竞争更多,只是为他们放下更好的工具,会对他们的利益造成什么冲击。

当然,如果谷歌将来想自己设计CPU的话就不应该说别的。 但是谷歌现在回答自己没有那种意愿。 而且,那也是另一个故事。 一些在人工智能领域已经取得与谷歌同等成果的企业预计会受到太多的影响,如微软和苹果。

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微软公司依然在探索FPGA加速与人工智能相关的计算,有自己开发的算法。 经过长时间的调试,基于FPGA的这些算法最终不一定会输给谷歌。 如果微软公司不愿意的话,只是可以随时开发自己的人工智能芯片,但是微软公司也自己开发过很多专用硬件。

NVIDIA的困境NVIDIA大力推进了自己GPU对深奥自学算法的加速效果,但在宣传文章中没有提到FPGA,但是理解到自己的产品相对FPGA不仅没有明显的优势,而且有稍微严重的不足, 毫无疑问,TPU进入战场不会进一步加剧NVIDIA的压力。 GPU的特性可能在短时间内无法翻天覆地,NVIDIA在人工智能领域短期内最应该做的是找到合适的GPU充分发挥的类似场景,并放出光来。 关于与FPGA和TPU的正面竞争,可能已经等了好几代了。 原创文章,发布许可禁令刊登。

以下,听取刊登的心得。。

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