NVIDIA vs. Alphabet,谁能赢得 AI 芯片之战?

编译 | 王宇欣 藤子

来源 | Motley fool


如果想在人工智能领域占据更大份额,Alphabet 和 NVIDIA 不会是竞争对手,因为他们是供应商和客户的关系,更何况 Alphabet 一直在使用 NVIDIA 的 GPUs,以推动其在谷歌云平台上的人工智能应用。但是,Alphabet 这个搜索巨头,似乎现在要入侵这个利润丰富的领域。

在去年的谷歌 I/O 会议,Alphabet 透露其人工智能芯片的计划——张量处理单元,也就是 TPU。实际上,Alphabet 在旗下的多种应用中,已部署 TPU 芯片,用来优化搜索结果、语音识别以及 Alphabet 的数据中心等。

同时,谷歌也从 NVIDIA 处购买特斯拉 GPUs,用于其云计算平台并协助客户训练人工智能模型。2016 年 11 月,NVIDIA 宣称,谷歌为了对谷歌计算引擎和谷歌云机器学习的用户提供人工智能服务,选择其特斯拉 P100 GPUs 和 K80 加速器。

然而,在 2017 年 5 月的 I/O 大会上,谷歌透露第二代 TPU 芯片将会对云用户开放使用。2017 年 4 月,谷歌曾在博客中表示,其 TPU 比当代 GPUs 快 15-30 倍。

此前,谷歌的 TPU 仅能用于推测,但在第二代中加入人工智能训练功能(教机器做出推测)。另外,谷歌用户可以在自定义高速网络中使用多重独立 TPU,以搭建可以进行机器学习,有着大规模计算能力的超级电脑。

事实上,谷歌表示,人工智能模型的训练已被他们缩减至数小时,如果是同样的商业 GPUs ,则需要一天。谷歌的 TPU 一旦发布,NVIDIA 与 谷歌人工智能芯片的供应关系就宣告结束。

NVIDIA 并不相信 Alphabet 在其 TPU 速度方面的声明,同时 NVIDIA 表示,TPU 是与旧版 Kepler GPUs 对比,却并未与新版 Pascal GPUs 比较。NVIDIA 的图形专家也不会坐视谷歌在此领域占据主导,而 NVIDIA 即将推出的基于 Volta 的 GPUs,应用于深度学习,效果将更好。

事实上,NVIDIA 的目标不只是硬件供应商,正在研发的基于GPU 的 NVIDIA GPU 云(NGC),能提供深度学习库,比如Volta 特斯拉 V100。与谷歌不同的是,芯片制造商着重于通过云平台提供其人工智能计算。

鉴于谷歌不对外出售其人工智能芯片,而是用于自己的计算平台。因此,NVIDIA 只是担心失去谷歌这名客户,而对于自身的 Volta GPU 平台,亚马逊承诺在 V100 芯片上市后进行购买。

NVIDIA 的另一个优势在于,谷歌还未决定是否将其人工智能框架开源,同时,NVIDIA GPUs 支持广泛的云计算平台,包括亚马逊、微软、谷歌和 IBM,用户有更多的机会去选择不同云服务提供商(CSPs)。

另外,NVIDIA 首席执行官 Jensen Huang 写了一篇博客,表示公司正在开源其深度学习加速器,并执行 TPU 的功能。「没有必要在构建推测 TPU 上投资。我们有由世界上最棒的芯片设计师免费设计的芯片。」他在博客中写到。

与谷歌人工智能平台的限制相比,人工智能平台的开源性质使其芯片有着更大的云服务提供商,包括亚马逊和微软。同时,谷歌的云平台不像亚马逊和微软那样成功,这也许会制约其人工智能芯片的成长。

https://www.fool.com/investing/2017/06/30/nvidia-vs-alphabet-in-the-world-of-ai-technology.aspx

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