AI芯片时代：技术之争永无止境，FPGA、GPU和TPU各领风骚

    1492年哥伦布从西班牙巴罗斯港出发，一路西行发现了美洲。葡萄牙人达伽马南下非洲，绕过好望角到达了印度。不久之后，麦哲伦用了整整三年时间，完成了人类史上第一次环球航行，开启了人类历史上的大航海时代。大航海时代的到来，拉近了人类社会各文明之间的距离，对人类社会产生了深远的影响。
    从深蓝到AlphaGo，人工智能逐渐走进人们的生活。人工智能也从一场技术革命，逐渐走向了产业落地。智能手机、智能家居设备、智能音箱……等设备，已经完全进入到人们的生活中。指纹识别、人脸识别、画面增强等实用人工智能的技术，也成为了人们日常使用电子设备必不可少的技术。
    这些在我们日常生活中“见怪不怪”的人工智能技术越来越普遍，代表了人工智能产业在近年来的爆炸式发展，2018年更是被称为人工智能技术规模应用的拐点。而作为人工智能技术的核心，人工智能芯片也备受关注，引得国内外科技巨头纷纷布局。谷歌、苹果、微软、Facebook、英特尔、高通、英伟达、AMD、阿里巴巴等巨头纷纷开始自主研发人工智能芯片。
    并且人工智能芯片的应用场景细分市场越来越多，专门为某些人工智能应用场景定制的芯片适用性明显高于通用芯片。这样的形势，给一些人工智能芯片的初创公司带来了机会。寒武纪芯片和地平线的人工智能视觉芯片、自动驾驶芯片等，就是初创公司在人工智能芯片领域取得成功的代表。
    人工智能芯片大火的同时，已经呈现出三分天下的态势。FPGA、GPU和TPU芯片，已经在人工智能领域大规模应用。FPGA并不是新鲜的事物，而因为AI的火热的应用需求不断增强，FPGA正是作为一种AI芯片呈现在人们的面前。准确的说，不仅仅是芯片，因为它能够通过软件的方式定义，所以，更像是AI芯片领域的变形金刚。
    而目前大多数人工智能企业青睐于GPU芯片，而TPU相对于GPU而言，采用8位低精度计算节省晶体管，对精度影响很小但是却可以大幅节约功耗。尤其是当大面积集成系统时，TPU不仅性能更强，功耗也会大幅低于GPU集成系统。由于芯片能力非常强大，谷歌使用了液冷散热技术，可以帮助TPU更好的为数据中心服务。
    TPU全名为TensorProcessingUnit，是谷歌研发的一种神经网络训练的处理器，主要用于深度学习、AI运算。谷歌在I／O大会上推出了自己的AI芯片——张量处理器TPU（第一代）。谷歌表示，尽管在一些应用上利用率很低，初代TPU平均比那时候的GPU或CPU快15～30倍，性能功耗比（TOPS／Watt）高出约30～80倍。
    在第二代TPU里，每个TPU都包含了一个定制的高速网络，构成了一个谷歌称之为“TPU舱室”（TPUPOD）的机器学习超级计算机。一个TPU舱室包含64个第二代TPU，最高可提供多达11．5千万亿次浮点运算，内存400万兆字节，4倍快于当时市面上最好的32台GPU。
    CloudTPU带来的最大好处，则是谷歌的开源机器学习框架TensorFlow。TensorFlow现在已经是Github最受欢迎的深度学习开源项目，CloudTPU出现以后，开发人员和研究者使用高级API编程这些TPU，这样就可以更轻松地在CPU、GPU或CloudTPU上训练机器学习模型，而且只需很少的代码更改。
    如果拿汽车类比，GPU是大巴车，适合多人同目标；FPGA是小轿车，能到任何地方，但得自己会开；而TPU是火车，只能在比公路少的多的铁轨上开，但开的飞快。人工智能还在快速发展，还处于在各个行业落地的过程中。这个阶段对GPU，FPGA和TPU都有需求。
    毫无疑问，人工智能是当今时代的主旋律。在人工智能软件占据人们视线的同时，人工智能技术尤其是深度学习，让各大公司都注意到必须要填补的计算力鸿沟。但其影响在更广泛的行业内渗透只是时间上的问题。