※ 本文為 MindOcean 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2017-05-20 17:41:58
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作者 標題 [新聞] Nvidia 皮繃緊!Google TPU 二代來了
時間 Sat May 20 13:47:20 2017
1.媒體來源: TechNews
2.完整新聞標題:
Nvidia 皮繃緊!Google TPU 二代來了、恐侵蝕 GPU 訂單
3.完整新聞內文:
http://imgur.com/ujJgHEn.jpg
Google 花了十年打造伺服器中心,處理每日數十億次的網路搜尋需求。如今 Google 更
進一步,自行研發專屬晶片──Tensor Processing Units (TPU),加快機器學習腳步
,並宣稱 TPU 性能優於 CPU、GPU。
進一步,自行研發專屬晶片──Tensor Processing Units (TPU),加快機器學習腳步
,並宣稱 TPU 性能優於 CPU、GPU。
CNBC、TechCrunch 報導,Google 17 日在 I/O 開發者大會,發表第二代 TPU,處理人工
智慧(AI)工作。Google 推出新版 TPU,顯示該公司不想倚賴其他業者,打造核心的計
算基礎設施。當前 Google 使用 Nvidia 的 GPU 處理機器學習工作,倘若 Google 繼續
自行研發晶片,可能會衝擊 Nvidia 發展。
智慧(AI)工作。Google 推出新版 TPU,顯示該公司不想倚賴其他業者,打造核心的計
算基礎設施。當前 Google 使用 Nvidia 的 GPU 處理機器學習工作,倘若 Google 繼續
自行研發晶片,可能會衝擊 Nvidia 發展。
詳細來說,深度學習(Deep Learning)是 AI 的一種,包含兩個階段,第一階段是「訓
練」,協助類神經網絡辨識資料;第二階段是「推論」,讓機器能判讀數據、做出推測。
過去五年來,GPU 是深度學習在「訓練」階段的必備晶片,能夠辨別影像、語音等。
練」,協助類神經網絡辨識資料;第二階段是「推論」,讓機器能判讀數據、做出推測。
過去五年來,GPU 是深度學習在「訓練」階段的必備晶片,能夠辨別影像、語音等。
2016 年發布的第一代 TPU,只能用於深度學習的「推論」階段。第二代 TPU 更進一步,
能夠處理「訓練」階段工作。Google Brain 研究團隊主管 Jeff Dean 說,預料未來會更
常使用 TPU,處理「訓練」階段工作,加速試驗循環。他說,以機器翻譯系統為例,當前
最佳的商用 GPU,要使用 32 顆 GPU,跑上一整天才能完成「訓練」;同樣的工作量改
能夠處理「訓練」階段工作。Google Brain 研究團隊主管 Jeff Dean 說,預料未來會更
常使用 TPU,處理「訓練」階段工作,加速試驗循環。他說,以機器翻譯系統為例,當前
最佳的商用 GPU,要使用 32 顆 GPU,跑上一整天才能完成「訓練」;同樣的工作量改
用 TPU,只要 8 個相連 TPU,最多六小時就能搞定。
倘若此一趨勢持續,不只 Google 可能減少購買 Nvidia 晶片,其他原本使用 Nvidia 晶
片的業者,也可能改用 Google 資料中心處理 AI 運算,會讓 Nvidia 業務遭受雙重打擊
。上個月 Google 發文,指稱和當前市面晶片相比,TPU 速度快上 15~30 倍,效能也高
出 30~80 倍。Nvidia 執行長黃仁勳強勢反擊,表示 Nvidia 晶片表現為第一代 TPU 的
兩倍。
片的業者,也可能改用 Google 資料中心處理 AI 運算,會讓 Nvidia 業務遭受雙重打擊
。上個月 Google 發文,指稱和當前市面晶片相比,TPU 速度快上 15~30 倍,效能也高
出 30~80 倍。Nvidia 執行長黃仁勳強勢反擊,表示 Nvidia 晶片表現為第一代 TPU 的
兩倍。
Nvidia 17日重挫 6.64% 收在 127.72 美元。Google 母公司 Alphabet 的 Class A 股價
下跌 2.33% 收在 942.17 美元。
2016 年 Google 在 I/O 大會上拋出震撼彈,宣布為人工智慧(AI)研發專屬晶片──「
TPU」(Tensor Processing Unit),讓台積電客戶 Nvidia 備受威脅。外界認為短期內
Nvidia 的 AI 霸主地位難以撼動,但是 AI 晶片架構可能會百家爭鳴,最後誰能勝出,
仍在未定之天。
TPU」(Tensor Processing Unit),讓台積電客戶 Nvidia 備受威脅。外界認為短期內
Nvidia 的 AI 霸主地位難以撼動,但是 AI 晶片架構可能會百家爭鳴,最後誰能勝出,
仍在未定之天。
PCMag、ValueWalk、Barronˋs 去年報導,知名 Google 硬體工程師 Norm Jouppi 在部
落格發文表示,TPU 是客製化的 ASIC(特殊應用積體電路),專為機器學習設計,已經
用於改善搜尋結果的相關性、提高 Google 街景服務地圖和導航功能的正確度。
落格發文表示,TPU 是客製化的 ASIC(特殊應用積體電路),專為機器學習設計,已經
用於改善搜尋結果的相關性、提高 Google 街景服務地圖和導航功能的正確度。
到底 TPU 會不會取代 GPU 或 CPU 呢?Google 資深副總 Urs Holzle 透露,當前
Google TPU、GPU 併用,這種情況仍會維持一段時間,但也語帶玄機表示,GPU 過於通用
,Google 偏好專為機器學習設計的晶片。GPU 可執行繪圖運算工作,用途多元。TPU 屬
於 ASIC,也就是專為特定用途設計的特殊規格邏輯 IC,由於只執行單一工作,速度更快
,但缺點是成本較高。
,Google 偏好專為機器學習設計的晶片。GPU 可執行繪圖運算工作,用途多元。TPU 屬
於 ASIC,也就是專為特定用途設計的特殊規格邏輯 IC,由於只執行單一工作,速度更快
,但缺點是成本較高。
(本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載;首圖來源:Google)
4.完整新聞連結 (或短網址):
http://technews.tw/2017/05/18/tensor-vs-gpu/
Nvidia 皮繃緊!Google TPU 二代來了、恐侵蝕 GPU 訂單 | TechNews 科技新報
Google 花了十年打造伺服器中心,處理每日數十億次的網路搜尋需求。如今 Google 更進一步,自行研發專屬晶片──Tensor Processing Units (TPU),加快機器學習腳步,並宣稱 TPU 性能優於 CPU、GPU。 CNBC、TechCrunch 報導,Google ... ...
Google 花了十年打造伺服器中心,處理每日數十億次的網路搜尋需求。如今 Google 更進一步,自行研發專屬晶片──Tensor Processing Units (TPU),加快機器學習腳步,並宣稱 TPU 性能優於 CPU、GPU。 CNBC、TechCrunch 報導,Google ... ...
5.備註:
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→ : 打亂鬥囉1F 05/20 13:48
推 : 不信2F 05/20 13:48
推 : 幹估狗別來亂3F 05/20 13:48
推 : AMD:???? 你們是不是忘了某人?4F 05/20 13:48
推 : 拿來打遊戲會變外掛嗎5F 05/20 13:51
推 : 這一顆要搶運算市場會很猛6F 05/20 13:53
→ ivorysoap …
推 : 研發來挖礦?8F 05/20 13:56
推 : 算是一種ASIC,又不能取代CPU和GPU9F 05/20 13:57
推 : 沒用 家用電腦比得根本就不是誰的速度快 是誰的相容性10F 05/20 13:57
→ : 強
→ : 強
推 : 哈哈AMD邊緣哈哈12F 05/20 13:58
推 : GPU都沒取代CPU了,更特定用途的TPU要怎麼取代??13F 05/20 13:59
推 : 黑鴉鴉沒聽懂Google 在講啥歐?14F 05/20 14:02
→ : TPU 將會取代掉 "原本拿GPU去做其他用途的領域"
→ : 要是今天 TPU 挖礦是 GPU N倍快,還會有礦農買顯卡來挖嗎
→ : TPU 將會取代掉 "原本拿GPU去做其他用途的領域"
→ : 要是今天 TPU 挖礦是 GPU N倍快,還會有礦農買顯卡來挖嗎
推 : 謝金河表示:......17F 05/20 14:08
推 : AMD: 我在這裡18F 05/20 14:14
推 : BTC現在到1975了 買來挖礦會賺嗎?19F 05/20 14:15
推 : Skynet, thy name is Google!20F 05/20 14:21
噓 : Google繼眼鏡之後又推出一個廢物了嗎21F 05/20 14:27
推 : 遲早天網會從google誕生22F 05/20 14:39
推 : 競爭是好事23F 05/20 15:08
推 : NV是信仰 Google沒戲啦24F 05/20 15:38
推 : AMD:等等 你們是不是忘記還有一個對手!!?25F 05/20 15:44
推 : 我大谷歌終將統一世界26F 05/20 15:47
推 : google又不把這玩樣拿出來賣 大家還不是得用gpu..27F 05/20 15:54
推 : 以後運算在雲端就好28F 05/20 15:56
推 : 直接賣服務(雲端的深度學習),你買服務就間接用TPU29F 05/20 16:30
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