英伟达CEO黄仁勋亲自撰文摆数据怼上谷歌TPU

雷锋网按：前不久谷歌发布了关于TPU细节的论文，称“TPU 处理速度比当前 GPU 和 CPU 要快 15 到 30 倍”。当时就有人对此种“比较”表示质疑，因其拿来的比较对象并非市场里性能最好的。

而昨晚（美国时间 4 月 10 日）英伟达 CEO 黄仁勋就亲自撰文回应了这一“比较”，文章第一段就以谷歌 TPU 开头，炮击意图十分明显，随后更是扔出了 Tesla P40 GPU 与 TPU 的性能对比图，可谓针尖对麦芒。

不过 P40 和 TPU 的售价差距很大（P40 24GB版本售价5千多美元，TPU 成本估计在几百美元），尺寸和制程也不一样，也有人觉得这样的对比未免也是不恰当的。但黄仁勋不惜亲自撰写长文，摆事实摆数据，意在表明英伟达在 AI 芯片领域的强势姿态和技术领先的骄傲。

当时TPU论文甫一发布，雷锋网就论文中的比较对象问题咨询了AI人士意见，感兴趣的读者可戳《谷歌公布TPU细节之后，AI业界怎么看？》。以下为黄仁勋发表全文，原文标题为“AI 驱动数据中心加速计算的崛起”（AI Drives the Rise of Accelerated Computing in Data Centers），由雷锋网(公众号：雷锋网)编译。

谷歌最近的TPU论文给出了一个十分明确的结论：如果没有高速计算能力，大规模AI实现根本不可能。

如今的世界经济运行在全球的数据中心之上，而数据中心也在急剧发生改变。不久之前，数据中心服务支撑网页、广告和视频。现在，它们能够从视频流里识别声音、检测图片，还能随时让我们获得想要的信息。

以上提到的各种能力，都在愈来愈依靠深度学习来支撑。深度学习是一种算法，从海量数据里学习形成软件，来处理诸多高难度挑战，包括翻译、癌症诊断、自动驾驶等等。这场由AI引发的变革，正在以一种前所未有的速度影响着各种行业。

深度学习的开拓者Geoffrey Hinton最近在接受《纽约客》采访时说道：“凡是任何一个有很多数据的分类问题，都可以用深度学习的方法来解决。深度学习有几千种应用。”

不可思议的效果

以谷歌为例。谷歌在深度学习里突破性的工作引发了全球关注：Google Now 语音交互系统令人吃惊的精确性、AlphaGo在围棋领域历史性的胜利、谷歌翻译应用于100种语言。

深度学习已经达到了不可思议的效果。但是深度学习的方法，要求计算机在摩尔定律放缓的时代背景下，精确处理海量数据。深度学习是一种全新的计算模型，它也需要一种全新计算架构的诞生。

一段时间以来，这种 AI 计算模型都是运行于英伟达芯片之上。2010 年，研究员 Dan Ciresan 当时在瑞士 Juergen Schmidhuber 教授的 AI 实验室工作，他发现英伟达 GPU 芯片可以被用来训练深度神经网络，比 CPU 的速度快 50 倍。一年之后，Schmidhuber 教授的实验室又使用 GPU 开发了世界上首个纯深度神经网络，一举赢得国际手写识别和计算机视觉比赛的冠军。接着，在 2012 年，多伦多大学的硕士生 Alex Krizhevsky 使用了两个 GPU，赢得了如今蜚声国际的 ImageNet 图像识别竞赛。（Schmidhuber教授曾经写过一篇文章，全面梳理了运行于GPU之上的深度学习对于当代计算机视觉的影响 http://people.idsia.ch/~juergen/computer-vision-contests-won-by-gpu-cnns.html）

深度学习优化

全球的 AI 研究员都发现了，英伟达为计算机图形和超级计算应用所设计的 GPU 加速计算模型，是深度学习的理想之选。深度学习应用，比如 3D 图形，医疗成像、分子动力学、量子化学和气象模拟等，都是一种线性代数算法，需要进行大规模并行张量或多维向量计算。诞生于 2009 年的英伟达 Kepler GPU 架构，虽然帮助唤醒了世界在深度学习中使用 GPU 加速计算，但其诞生之初并非为深度学习量身定制的。

所以，我们必须开发出新一代GPU架构，首先是 Maxwell，接着是 Pascal，这两种架构都对深度学习进行了特定的优化。在Kepler Tesla K80 之后四年，基于 Pascal 架构的 Tesla P40 推理加速器诞生了，它的推理性能是前者的 26 倍，远远超过了摩尔定律的预期。

在这一时期，谷歌也设计了一款定制化的加速器芯片，名为“张量处理单元”，即 TPU。具体针对数据推理，于 2015 年部署。

上周，谷歌团队发布了关于 TPU 优越性的一些信息，称 TPU 比 K80 的推理性能高出 13 倍。但是，谷歌并没有拿 TPU 与如今最新一代的 Pascal P40 做比较。

最新对比

我们创建了如下的图表，对 K80、TPU 和 P40 的性能进行量化，看看 TPU 与如今的英伟达技术之间的较量。

P40 在计算精度和吞吐量、片内存储和存储带宽之间达到了良好平衡，不仅在训练阶段，也在推理阶段达到了前所未有的性能表现。对于训练阶段，P40 拥有 10 倍于 TPU 的带宽，32 位浮点性能达到 12个 TFLOPS 。对于推理阶段，P40 具有高吞吐的 8 位整数和高存储带宽。

数据基于谷歌 Jouppi 等人论文“In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit”[Jou17]，以及英伟达内部基准分析。K80 与 TPU 的性能比数据来源于论文[Jou17]里 CNN0 和 CNN1的加速性能比，其中比较的是性能减半的 K80。K80 与 P40 性能比基于 GoogLeNet 模型，这是一种可以公开使用的CNN 模型，具有相似的性能属性。

虽然谷歌和英伟达选择了不同的发展路径，我们有一些共同关切的主题。具体包括：

AI 需要加速计算。在摩尔定律变慢的时代背景下，加速器满足了深度学习海量数据处理需求

张量处理处于深度学习训练和推理性能的核心位置

张量处理是一个重要的新工作负载，企业在建立现代数据中心的时候，要考虑这一问题

加速张量处理可以显著减少现代数据中心的建设成本

全球科技正处于一场被称为“AI 革命”的历史性转变中。如今这场革命影响最深刻的地方，就是阿里巴巴、亚马逊、百度、Facebook、谷歌、IBM、微软、腾讯等公司所拥有的的超大规模数据中心。这些数据中心，需要加速 AI 工作负载，不必花费数十亿美元用新的CPU节点来打造新的数据中心。如果没有加速计算，大规模 AI 实现根本不可能。

GPU加速计算为深度学习和现代AI 供能。大家可以在 5 月 8-11 日到加州圣何塞参加我们的 GPU Technology 大会。你将会听到 AI 开拓者们谈论他们突破性的发现，并且获悉 GPU 计算的最新进展是如何在变革一个又一个行业。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。