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AlphaGo的芯片,真有宣传得那么厉害?
关键字: AlphaGo柯洁阿尔法狗阿法狗【本文转自微信公众号“科工力量”(ID:guanchacaijing)】
在柯洁连续两盘负于阿法狗之后,一些文章声称“谷歌自主处理器TPU太猛:AlphaGo只用一颗便完虐人类”、“一个TPU相当于15-30个GPU”,言下之意就是TPU性能极强。TPU虽然性能先进,有其长处,但也有短板,而且就性能来说,“一个TPU相当于15-30个GPU”的说法也不客观。
TPU
TPU并非技术革新
TPU并非技术革新,其架构也早已有之,其实是对经典技术的致敬。
人工智能是让机器模拟人的思维方式,使电脑能以类似人脑的方式进行思考、识别语音、识别图像、理解文章含义。而要实现这一点,硬件的性能是一大瓶颈——毕竟人脑有千亿神经元,百万亿突触构成的复杂网络,现在主流的神经网络算法如(AlexNet和VGG)也有百万、千万的神经元和突触,而现有芯片和这个还有多个数量级的差距。
正是对硬件性能的需求,全球众多科技公司纷纷开发可用于人工智能的硬件——Intel推出了用于深度学习的Xeon Phi家族新成员Knights Mill。英伟达推出了DGX-1 系统和用于深度学习的Tesla V100。阿尔特拉推出了用于人工智能的FPGA。CEVA公司、Cadence公司、Synopsys公司推出了XM4处理器、Tensilica Vision P5处理器、EV处理器等产品,也就是选择用传统SIMD/DSP架构适配神经网络。中科院计算所开发了ASIC芯片寒武纪。
正是因为人工智能是一个新兴市场,所以在处理器上出现百花齐放的状况。
而谷歌的TPU其实也是一款ASIC。而且根据谷歌披露的资料,TPU采用了脉动阵列机的架构。脉动阵列架构其实是非常老的技术,同时也是非常经典的技术。早在上世纪80年代初,中科院计算所的夏培肃院士和李国杰院士就曾将脉动阵列架构用于石油勘探,计算所曾经研发过的石油勘探专用机就是采用了脉动阵列架构。
因此,TPU在架构方面并没有太多新意,在其架构公开之前,在学术界和工业界其实已经有大量类似的工作,比如MIT于2016年前后发表的Eyeriss也是类似的架构,将传统脉动阵列机的结构用于处理深度学习并非什么新鲜事。
谷歌做的事情是将经典的架构进行完善,并将其用在阿法狗上。诚然,谷歌做出的成果不容抹杀,但也不宜过度吹捧。
TPU上的内部结构
一个TPU相当于15-30个GPU并不客观
为了在人工智能这个新兴市场跑马圈地,科技公司在宣传上取巧已经是常态。在相关论文中,就有TPU相比类似的服务器级Intel Haswell CPU和NVIDIA K80 GPU,TPU在AI运算测试中的平均速度要快15-30倍,TPU的每瓦性能要比普通的GPU高出25-80倍的表述。
但其实这是进行选择性比较的结果——谷歌的TPU和Intel CPU、英伟达GPU的对比中,选择了相对老旧的Intel Haswell和NVIDIA K80 GPU来做对比,而不是Intel和英伟达最新的产品做对比。
对此,英伟达还专门反驳过谷歌的宣传,指出谷歌是用TPU对比英伟达5年前的GPU——Tesla K80采用的是Kepler架构,发布于2012年,谷歌其实是以TPU对比2012年的Tesla K80,然后得出TPU性能是GPU的13倍的结论。而且英伟达还拿出了2016年的Tesla P40来对比TPU,并指出P40加速卡的加速性能达到了TPU的2倍,带宽则是TPU的10倍,还支持TPU没有的FP32运算。
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- 责任编辑:孙武
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