李杉 编译整理
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
在谷歌发布TPU2当天，英伟达股价颤抖了一下。
虽然股价后来又涨了回来，但谷歌可能使用自有芯片处理人工智能计算任务，还是被业界视为英伟达的潜在威胁。
由于英伟达最近几年的高速增长主要源自人工智能领域的发展，如果大客户谷歌不再用英伟达芯片，甚至用自己生产的TPU来提供云服务，对英伟达来说可谓沉重打击。
于是，和谷歌公布第一代TPU论文后一样，英伟达CEO黄仁勋又在官方博客上发表了一篇文章。
老黄在博客中强调，英伟达与谷歌一直存在合作关系，但他同时也暗示了对谷歌TPU项目的轻视。另外，英伟达还宣布推出开源某些人工智能软件。
我们希望看到人工智能以最快的速度全面普及。别人根本没必要投资开发推断用的TPU（谷歌就正在这么做）。我们有一款免费的——这是由全世界最优秀的芯片设计师设计的。”
与英伟达的产品不同，其他企业无法购买谷歌的TPU，但以后，或许能通过谷歌云计算平台租用它的计算能力。
深度学习往往要涉及两个阶段。首先由研究人员利用大量数据教会电脑——通常采用GPU——执行某项任务，包括识别图片中的汽车。其次，一旦电脑完成训练，研究人员便可向其发送新的数据，指导其根据自己掌握的技能进行推断。
谷歌去年推出了第一代TPU，但只用于“推断”，这个词专门用来描述深度学习的第二阶段。而谷歌上周发布的第二代TPU也可以处理第一阶段的训练任务，因此对英伟达的GPU构成了更大的威胁。
不过，英伟达和谷歌现在的关系还算融洽。企业可以通过谷歌云计算平台使用英伟达的GPU，他们也在合作共同改进谷歌领导的TensorFlow开源架构性能。
“人工智能是人类历史上最伟大的科技力量。我们很希望看到为了推进人工智能民主化，推动其快速普及而采取的各种措施。”老黄写道。
当然，老黄还列了列参数：新的TPU可以实现45 teraflop的运算能力，英伟达最新的Volta GPU则能达到120 teraflop。
谷歌很快将允许第三方开发者使用云端TPU，每一个云端TPU都是一个包含4个TPU的主板，提供总计180 teraflop的计算能力。
这次老黄怼二代TPU的全文，见：
https://blogs.nvidia.com/blog/2017/05/24/ai-revolution-eating-software/
【完】
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