雷鋒網(wǎng)按：即使強(qiáng)如谷歌，短時(shí)間內(nèi)也無(wú)法從Nvidia口中奪過(guò)AI硬件市場(chǎng)這款肥肉。

圖形芯片制造商N(yùn)vidia的股價(jià)在過(guò)去一年時(shí)間里翻了三番，其GPU如今已經(jīng)成了AI領(lǐng)域最受歡迎的深度學(xué)習(xí)主流平臺(tái)。Nvidia的GPU原本是為生成電腦游戲和仿真圖形而設(shè)計(jì)的，如今卻被用來(lái)處理?yè)碛袛?shù)百萬(wàn)條數(shù)據(jù)的，大型深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的密集計(jì)算部分。

上周Google在其年度開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，推出了第二代Tensor處理單元——Cloud TPU。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，這是一款用于加速Google使用的深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)模型的定制化芯片。Google于兩年前將第一代TPU引入了它的服務(wù)器基站，并于去年正式對(duì)外發(fā)布。第一代TPU只能處理深度學(xué)習(xí)的推理部分，運(yùn)行已經(jīng)訓(xùn)練有素的模型。Google表示，Cloud TPU比Nvidia的商用GPU更適合用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，Google希望未來(lái)能夠通過(guò)Google Cloud向其他公司提供其AI硬件。此外，Google還計(jì)劃為開(kāi)展公開(kāi)AI研究的研究人員提供1000個(gè)Cloud TPU。不過(guò)，這些Cloud TPU的真正用意，似乎是為了增強(qiáng)Google cloud的具競(jìng)爭(zhēng)力。在云服務(wù)市場(chǎng)，亞馬遜和微軟兩大巨頭已經(jīng)將Google遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在了身后，Google不得不全力尋求差異化競(jìng)爭(zhēng)。

Cloud TPU對(duì)Nvidia的影響的是雙重的。一方面，Nvidia目前在AI硬件這片新興市場(chǎng)仍占據(jù)著主導(dǎo)地位，Cloud TPU則給了開(kāi)發(fā)者更多的選擇。另一方面，Google 上周發(fā)布Cloud TPU時(shí)透露，其公司內(nèi)部仍然很依賴Nvidia的GPU，而且其云服務(wù)也將支持Nvidia的下一代GPU Volta。

綜合考慮，我認(rèn)為Google未來(lái)在AI硬件市場(chǎng)將遭遇嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，主要原因有二：

Cloud TPU的局限性

首先，Cloud TPU將用戶鎖定在了TensorFlow框架以及Google Cloud云服務(wù)中。

伯恩斯坦研究公司高級(jí)分析師史蒂西·拉斯貢（Stacy Rasgon）說(shuō)道：

“如果你使用的是TensorFlow框架，那么Cloud TPU很棒。但如果你不想使用TensorFlow框架呢？Nvidia的優(yōu)勢(shì)在于你不會(huì)被它的服務(wù)鎖住，這一點(diǎn)很重要?！?/p>

Nvidia的GPU在Google、亞馬遜、微軟和IBM等主流云服務(wù)廠商的云端都是可用的。開(kāi)發(fā)者們可以根據(jù)自己的喜好自由選擇，并隨時(shí)更換云服務(wù)廠商。此外，Nvidia還對(duì)其硬件進(jìn)行了優(yōu)化，能夠運(yùn)行Caffe、Torch和PaddlePaddle等多種深度學(xué)習(xí)框架。AI市場(chǎng)目前還很年輕，誰(shuí)也不知道哪種框架會(huì)最終勝出。因此，將自己束縛在Google的TensorFlow框架中，對(duì)任何一家公司來(lái)說(shuō)都是冒險(xiǎn)。

AI創(chuàng)業(yè)公司Clarifai的創(chuàng)始人兼CEO Matt Zeiler表示：

“很明顯，Cloud TPU是Google吸引你使用Google Cloud，并將你鎖定其中的一種策略?！?/p>

雖然學(xué)術(shù)圈可以免費(fèi)使用Cloud TPU，但只能使用TensorFlow框架這一限制，使其魅力大打折扣。加州大學(xué)伯克利分校副教授Alexei Efros在一封電子郵件中說(shuō)道：

“對(duì)我們而言，使用Cloud TPU的最大阻力就在于它只能運(yùn)行TensorFlow。因?yàn)槲业膶?shí)驗(yàn)室中用到了很多不同的軟件包，PyTorch似乎最受歡迎。Nvidia Titan X目前仍是我們的主力平臺(tái)，至于未來(lái)，我們拭目以待吧”。

即便對(duì)于那些已經(jīng)全面采用TensorFlow的創(chuàng)業(yè)公司，阻力依然存在，那就是如何獲得Cloud TPU。AI創(chuàng)業(yè)公司Bonsai的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Mark Hammond表示：

“我們的項(xiàng)目建立在TensorFlow框架之上，因此Cloud TPU肯定是我們正在探索的。任何使AI基礎(chǔ)架構(gòu)更好、更快、更便宜的事物，都是Bonsai和Bonsai的客戶樂(lè)見(jiàn)其成的?！?/p>

Google不出售芯片

Google的另一大軟肋在于，它不會(huì)像Nvidia那樣直接向客戶出售芯片。Zeiler表示，很多深度學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司都喜歡用自己的硬件訓(xùn)練，因?yàn)樵谠贫舜鎯?chǔ)大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的成本可能非常高昂。比如Clarifai就選擇購(gòu)買Nvidia 的GeForce游戲顯卡，在自己位于新澤西州的數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Zeiler說(shuō)道：

“我們之所以使用自己的硬件和GPU訓(xùn)練，就是因?yàn)樗杀靖?，尤其是考慮到我們擁有龐大的實(shí)驗(yàn)量和數(shù)據(jù)集?！?/p>

Nvidia的真正競(jìng)爭(zhēng)更可能來(lái)自芯片公司。目前，數(shù)十個(gè)AI芯片創(chuàng)業(yè)公司正冉冉升起，英特爾甚至為了收購(gòu)頂級(jí)芯片創(chuàng)業(yè)公司Nervana，耗資超過(guò)4億美元。

Zeiler表示，隨著時(shí)間推移，TPU可能會(huì)影響到GPU市場(chǎng)，但影響力不僅僅來(lái)源于Google，畢竟其他芯片制造商不會(huì)干坐著。

AI芯片創(chuàng)業(yè)公司Cerebras Systems的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Andrew Feldman認(rèn)為，Nvidia最大的問(wèn)題在于，GPU是為生成圖形而非處理AI算法所設(shè)計(jì)的。Feldman說(shuō)道：

“我不認(rèn)為GPU很適合機(jī)器學(xué)習(xí)，它只是比英特爾的CPU更好而已。不過(guò)GPU在過(guò)去25年間針對(duì)不同問(wèn)題進(jìn)行了優(yōu)化?！?/p>

Nvidia也意識(shí)到了這一點(diǎn)。因此它在最新的圖形芯片架構(gòu)中加入了專門的Tensor Cores計(jì)算核心。Tensor Cores針對(duì)利于深度學(xué)習(xí)操作的數(shù)學(xué)運(yùn)算進(jìn)行了優(yōu)化。有了Tensor Cores之后，Nvidia的GPU越來(lái)越像專業(yè)的AI處理器了，而不僅僅是用于生成圖形的工具。Nvidia加速計(jì)算副總裁Ian Buck說(shuō)道：

“你將看到我們?cè)贕PU中增加更多的AI功能以及專業(yè)化功能?！?/p>

對(duì)于AI領(lǐng)域日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)，Nvidia表示，現(xiàn)在市場(chǎng)增長(zhǎng)太快了，每家企業(yè)都有存在的價(jià)值。Buck說(shuō)道：

“我認(rèn)為這是一個(gè)爆炸式增長(zhǎng)的市場(chǎng)，每個(gè)人都有發(fā)展的空間。”

via forbes

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