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《英偉達GPU 對戰(zhàn)谷歌TPU，英偉達是否還能堅守陣地.doc》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、英偉達GPU對戰(zhàn)谷歌TPU,英偉達是否還能堅守陣地 英偉達一直占據著深度學習數據中心業(yè)務上的主導地位，特別是它的K40是最先應用于深度學習的首批GPU之一，在時代的發(fā)展過程中，之前一直沒有人可以撼動它的地位，如今，谷歌推出TPU，是否會給英偉達造成俱到的威脅?！ ∫荒甑臅r間，股價增長兩倍以上，創(chuàng)始人成為《財富》雜志2017年度商業(yè)人物，這家公司就是風頭正勁英偉達（NVIDIA）。在多年的耕耘之后，英偉達的憑借著先發(fā)優(yōu)勢和快速迭代在AI時代迅速崛起。如今，英偉達的GPU幾乎壟斷了AI芯片市場，著實讓人眼紅。不過
2、，大部分公司都不希望自己的命脈掌控在別人手中，于是谷歌推出了TPU，然后其他公司紛紛效仿，開始研發(fā)類似的深度學習專用芯片。那么類似TPU這種的專用芯片真的能對英偉達的GPU產生威脅嗎？ 近日，ARKInvest的分析師JamesWang撰文對這個問題進行了全面剖析，AI科技大本營對全文進行了不改變原意的翻譯，希望能給讀者，給整個行業(yè)一點啟發(fā)。 過去兩年間，深度學習的熱潮使英偉達的數據中心業(yè)務增長了五倍，同時也催生了行業(yè)競爭。截至2017年，以打造深度學習專用芯片為目標的創(chuàng)業(yè)公司已有十幾家。除此之外，Alph
3、abet（谷歌母公司）、英特爾、高通、蘋果等一票大型上市科技公司也在計劃進入深度學習芯片市場?！ ≡谌找婕觿〉母偁幭?，英偉達還能在深度學習芯片市場中保持領先地位嗎？哪個新來者最有可能獲得成功？ GPUvs.TPU 目前的競爭主要集中在TPU（張量處理單元）領域，這是一種用于加速張量運算的新型芯片，深度學習算法的核心工作負載就是張量運算。Alphabet、英特爾、WaveCompuTIng聲稱，TPU在執(zhí)行深度學習算法時要比GPU快十倍。對此差距的一種解釋是，GPU主要是為處理圖像而設計的，芯片中的很大一
4、部分執(zhí)行單元并不參與深度學習運算。以英偉達最新的VoltaGPU為例，在GPU核心（如下圖所示）中，只有右側的兩個張量核心（TensorCores）負責執(zhí)行深度學習運算，左側的執(zhí)行單元要么很少使用，要么不太適合進行深度學習運算。而新成立的深度學習創(chuàng)業(yè)公司造出的芯片則似乎完全由張量核心和晶載內存（on-chipmemory）組成。理論上，這種TPU在利用率和性能上要優(yōu)于GPU?！ 〔贿^目前看來，實際情況并非如此。在研發(fā)深度學習芯片的十幾家公司中，只有谷歌和WaveCompuTIng擁有能夠工作的芯片，并正在
5、進行客戶測試。雖然谷歌宣稱自家的TPU在性能和能效的表現上要比GPU好很多，但是這一說法并沒有經過獨立驗證。谷歌的第二代“CloudTPU”的功率大概為200多瓦，和英偉達的GPU處在同一范圍內。而WaveCompuTIng表示它的3U深度學習服務器可以在40分鐘內訓練完AlexNet，比英偉達的P100DGX-1服務器快3倍。如果這是真的，當然令人印象深刻，不過按照WaveCompuTIng的說法，其TPU的處理速度本來要快1000倍。奇怪的是，這兩家公司生產的新芯片都沒有被廣泛地使用，這或許表明TPU的實際
6、表現并不如GPU?！ PU之所以沒能超越GPU，英偉達的GPU架構進化得非?？焓瞧渲械囊粋€重要原因。在經歷了四代GPU的迭代之后，英偉達將其深度學習芯片的架構效率提升了約10倍。下方的圖表顯示了各代GPU每秒鐘執(zhí)行100萬次深度學習運算所需晶體管的數量。需要的晶體管數量越少，架構的效率就越高。如果將所有芯片廠商的晶體管數量限制在同一水平，那么誰設計的架構效率最高，誰的性能就最好?！ ∮ミ_的K40是最先應用于深度學習的首批GPU之一，它每秒執(zhí)行100萬次運算需要使用1400個晶體管。其繼任者M40移除了深
7、度學習算法不需要的硬件（FP64單元），它只需1000個晶體管就能實現和K40同樣的性能。英偉達在之后推出的P40GPU上添加了對FP16指令添加的支持，使得P40的效能達到M40的兩倍。新推出的V100芯片在每個數據通道上添加了兩個專用張量核心，在架構效能上是P40的3倍。在過去幾年間，英偉達將其GPU的架構性能提升了大概10倍，這就是TPU到現在還無法替代GPU的主要原因?！ ≤浖苤匾 【退愠鮿?chuàng)公司在深度學習硬件上可能占有優(yōu)勢，但是在軟件上英偉達依舊遙遙領先。和主要使用兩大API（DirectX和Ope
8、nGL）的制圖任務不同，深度學習算法的軟件框架有十幾種之多。而且每種框架都有自己的擁護者：谷歌使用TensorFlow；Facebook使用Pytorch和Caffe；微軟使用CNTK；百度使用PaddlePaddle。由于英偉達最先入場，它的產品支持以上提到的所有框架，而其競爭對手大部分都只支持支持TensorFlow和Caffe。 如果深度學習編程是圍繞一個領先的框架進行整合的，
