最近大家都在讨论618狂欢购物节的事儿，于是买手机这件事儿可谓…AI芯片之争只剩三国杀？英伟达GPU/谷歌TPU谁才是任重道远-控制器/处理器-与非网
难道无人能挡英伟达？
AI芯片这么大的一块蛋糕，总得多有几个人来分才热闹，就算英伟达现在的优势不容置疑，那接下来的疑问就是，它的优势究竟能持续多久？
几天前，在谷歌TPU团队出走半数后，计算机体系架构的宗师DavidPatterson宣布他要加入谷歌，正式参与TPU项目。
上个月，谷歌关于TPU性能的论文披露说，TPU运行速度是英伟达和英特尔相关处理器的15-30倍，能效高出30-80倍。
谷歌的TPU适用于部署，能跟谷歌自家的TensorFlow紧密结合。可惜它是闭源的，谷歌视它为核心竞争力，应该不会开放给别人用。
TPU的第一版很惊艳，不过缺点也很多。现在从谷歌的论文来看，这个架构有点过时，实践当中也会有很大局限性。虽说这次DavidPatterson加入谷歌TPU团队的动静很大，但我们还是应当保持冷静、继续观察。
另一个能跟英伟达叫板的，就是老牌芯片巨头英特尔，但它的CPU擅长高速处理数字，却不擅长处理音视频等非结构化数据。
于是在去年，英特尔耗资4亿美元收购深度学习初创企业Nervana，试图通过Nervana Systems在硅层实现机器学习。今年3月，这家土豪又怒砸153亿美元收购一家以色列芯片公司Mobileye，土豪要用自己家的高性能计算和网络连接能力，结合Mobileye的计算机视觉专业技术，打造从云端直达每辆汽车的无人驾驶解决方案，深化它在自动驾驶领域的布局。
收购Nervana，是英特尔非常厉害的一招。因为，这家公司前几年一直在帮英伟达优化GPU平台。他们是一群顶级黑客团队，hack了GPU的native指令集，写出了比当时的cudnn（NVIDIA自己的深度学习数学库）还要快若干倍的数学库。他们的成果都开源给了社区，cudnn后面的进步很大程度是因为吸收了这些成果。这家公司被英特尔收购后，就断了继续为英伟达提供服务的可能，同时也极大增强了英特尔的实力。
英特尔现在是allinAI，它的几大产品线，都会重点针对深度学习进行专门定制，比如之前作为HPC平台的XeonPhi加速计算卡，收购的AlteraFPGA，包括NervanaSystem，都是各自独立的深度学习产品线。其他还包括IoT部门，还有收购的Movidius公司，这些是提供嵌入式和端的解决方案。
小编听完，真是眼界大开。
这样来看，在深度学习芯片上，英伟达一马当先，英特尔黄雀在后，而谷歌的TPU，还真是任重而道远啊。
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maojianbo81
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