【亚博网页版登陆】谷歌说TPU比GPU更牛,Nvidia表示不服,并朝谷歌扔了一块TeslaV100

本文摘要:图形分解功能GPU是为图形分解而设计的。

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图形分解功能GPU是为图形分解而设计的。由于必须反对图形分解功能,GPU芯片减少了大量的体积,意味着它在某种程度上比专用芯片旧。谷歌在最近的博客中主张,TPU推理小说的性能比现代GPU和CPU慢15-30倍,同时功耗也低30-80倍。

(Nvidia反驳说,谷歌使用TPU和现有GPU展开。事实上,这种对比几乎不公平。GPU是通用型芯片,可以继续绘图运算动作,用途多样。

TPU属于ASIC,即为特定用途设计的类似标准逻辑IC,因为只是继续单一的作业,所以速度更低也是理所当然的。TPU和GPU之间除了性能对决之外,多以ASIC和通用型芯片两个设计思路之间的博弈论为代表。

除了Nvidia和Google,许多芯片巨头英特尔也再次参加了这个博弈论。不久前,Intel主张以高达4亿美元的价格收购AI芯片初创企业Nervana,到2020年将深度自学训练提高100倍。

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Nvidia回答说,Tesla V100在深度自学领域更加专业化,是需要与这些定制芯片竞争的有力证据。Nvidia GPU工程部门的高级副总裁Jonah Alben谈到了芯片大赛。“考虑到包括深度自学训练的优秀芯片在内的所有因素,比特率、输出/输入、数学运算能力不是最重要的。

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在所有这些方面,我们都是专家。只要我们用完全一样的油漆刷画画,我就告诉你谁更强了。

”(公众号: ) Google指出,尽管在定制AI芯片领域名列前茅,Nvidia仍将在今后几年保持竞争力。Gartner的分析师马克洪说:“迄今为止,没有任何AI芯片构筑了大规模的销售。对Nvidia来说没有潜在的危险性,但在这些公司大规模销售AI芯片之前,会对Nvidia造成切实的威胁。

”即将到来的AI芯片和Nvidia之间的明争暗斗指出一点,深入自学计算,对更强大的计算能力的市场需求越来越高。几年前GPU进入大爆发是因为将深度自学网络的训练时间从几个月延长到了几天。

20世纪50年代已经问世的深刻自学,因为被强大的计算能力支撑着,所以现在创造性越来越高。但是,随着越来越多的企业试图将深奥的自学带入产品和服务,更慢的芯片的市场需求是没有界限的。阿尔本说:“我听说过,人类必须有无限的深度计算能力。

越相似无限越好。》版权文章,发布许可禁令刊登。以下,听取刊登的心得。

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