※ 本文為 MindOcean 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2017-05-20 17:41:58
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作者 標題 [新聞] Nvidia 皮繃緊！Google TPU 二代來了
時間 Sat May 20 13:47:20 2017
1.媒體來源: TechNews
2.完整新聞標題:
Nvidia 皮繃緊！Google TPU 二代來了、恐侵蝕 GPU 訂單
3.完整新聞內文:
http://imgur.com/ujJgHEn.jpg
![[圖]](http://i.imgur.com/ujJgHEn.jpg)
Google 花了十年打造伺服器中心，處理每日數十億次的網路搜尋需求。如今 Google 更
進一步，自行研發專屬晶片──Tensor Processing Units （TPU），加快機器學習腳步
，並宣稱 TPU 性能優於 CPU、GPU。
進一步，自行研發專屬晶片──Tensor Processing Units （TPU），加快機器學習腳步
，並宣稱 TPU 性能優於 CPU、GPU。
CNBC、TechCrunch 報導，Google 17 日在 I/O 開發者大會，發表第二代 TPU，處理人工
智慧（AI）工作。Google 推出新版 TPU，顯示該公司不想倚賴其他業者，打造核心的計
算基礎設施。當前 Google 使用 Nvidia 的 GPU 處理機器學習工作，倘若 Google 繼續
自行研發晶片，可能會衝擊 Nvidia 發展。
智慧（AI）工作。Google 推出新版 TPU，顯示該公司不想倚賴其他業者，打造核心的計
算基礎設施。當前 Google 使用 Nvidia 的 GPU 處理機器學習工作，倘若 Google 繼續
自行研發晶片，可能會衝擊 Nvidia 發展。
詳細來說，深度學習（Deep Learning）是 AI 的一種，包含兩個階段，第一階段是「訓
練」，協助類神經網絡辨識資料；第二階段是「推論」，讓機器能判讀數據、做出推測。
過去五年來，GPU 是深度學習在「訓練」階段的必備晶片，能夠辨別影像、語音等。
練」，協助類神經網絡辨識資料；第二階段是「推論」，讓機器能判讀數據、做出推測。
過去五年來，GPU 是深度學習在「訓練」階段的必備晶片，能夠辨別影像、語音等。
2016 年發布的第一代 TPU，只能用於深度學習的「推論」階段。第二代 TPU 更進一步，
能夠處理「訓練」階段工作。Google Brain 研究團隊主管 Jeff Dean 說，預料未來會更
常使用 TPU，處理「訓練」階段工作，加速試驗循環。他說，以機器翻譯系統為例，當前
最佳的商用 GPU，要使用 32 顆 GPU，跑上一整天才能完成「訓練」；同樣的工作量改
能夠處理「訓練」階段工作。Google Brain 研究團隊主管 Jeff Dean 說，預料未來會更
常使用 TPU，處理「訓練」階段工作，加速試驗循環。他說，以機器翻譯系統為例，當前
最佳的商用 GPU，要使用 32 顆 GPU，跑上一整天才能完成「訓練」；同樣的工作量改
用 TPU，只要 8 個相連 TPU，最多六小時就能搞定。
倘若此一趨勢持續，不只 Google 可能減少購買 Nvidia 晶片，其他原本使用 Nvidia 晶
片的業者，也可能改用 Google 資料中心處理 AI 運算，會讓 Nvidia 業務遭受雙重打擊
。上個月 Google 發文，指稱和當前市面晶片相比，TPU 速度快上 15~30 倍，效能也高
出 30~80 倍。Nvidia 執行長黃仁勳強勢反擊，表示 Nvidia 晶片表現為第一代 TPU 的
兩倍。
片的業者，也可能改用 Google 資料中心處理 AI 運算，會讓 Nvidia 業務遭受雙重打擊
。上個月 Google 發文，指稱和當前市面晶片相比，TPU 速度快上 15~30 倍，效能也高
出 30~80 倍。Nvidia 執行長黃仁勳強勢反擊，表示 Nvidia 晶片表現為第一代 TPU 的
兩倍。
Nvidia 17日重挫 6.64% 收在 127.72 美元。Google 母公司 Alphabet 的 Class A 股價
下跌 2.33% 收在 942.17 美元。
2016 年 Google 在 I/O 大會上拋出震撼彈，宣布為人工智慧（AI）研發專屬晶片──「
TPU」（Tensor Processing Unit），讓台積電客戶 Nvidia 備受威脅。外界認為短期內
Nvidia 的 AI 霸主地位難以撼動，但是 AI 晶片架構可能會百家爭鳴，最後誰能勝出，
仍在未定之天。
TPU」（Tensor Processing Unit），讓台積電客戶 Nvidia 備受威脅。外界認為短期內
Nvidia 的 AI 霸主地位難以撼動，但是 AI 晶片架構可能會百家爭鳴，最後誰能勝出，
仍在未定之天。
PCMag、ValueWalk、Barronˋs 去年報導，知名 Google 硬體工程師 Norm Jouppi 在部
落格發文表示，TPU 是客製化的 ASIC（特殊應用積體電路），專為機器學習設計，已經
用於改善搜尋結果的相關性、提高 Google 街景服務地圖和導航功能的正確度。
落格發文表示，TPU 是客製化的 ASIC（特殊應用積體電路），專為機器學習設計，已經
用於改善搜尋結果的相關性、提高 Google 街景服務地圖和導航功能的正確度。
到底 TPU 會不會取代 GPU 或 CPU 呢？Google 資深副總 Urs Holzle 透露，當前
Google TPU、GPU 併用，這種情況仍會維持一段時間，但也語帶玄機表示，GPU 過於通用
，Google 偏好專為機器學習設計的晶片。GPU 可執行繪圖運算工作，用途多元。TPU 屬
於 ASIC，也就是專為特定用途設計的特殊規格邏輯 IC，由於只執行單一工作，速度更快
，但缺點是成本較高。
，Google 偏好專為機器學習設計的晶片。GPU 可執行繪圖運算工作，用途多元。TPU 屬
於 ASIC，也就是專為特定用途設計的特殊規格邏輯 IC，由於只執行單一工作，速度更快
，但缺點是成本較高。
（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：Google）
4.完整新聞連結 (或短網址):
http://technews.tw/2017/05/18/tensor-vs-gpu/
Nvidia 皮繃緊！Google TPU 二代來了、恐侵蝕 GPU 訂單 | TechNews 科技新報
![[圖]]()
Google 花了十年打造伺服器中心，處理每日數十億次的網路搜尋需求。如今 Google 更進一步，自行研發專屬晶片──Tensor Processing Units （TPU），加快機器學習腳步，並宣稱 TPU 性能優於 CPU、GPU。
CNBC、TechCrunch 報導，Google ... ...
![[圖]](http://img.technews.tw/wp-content/uploads/2017/05/18102836/google-io-2017-new-tpu-2.jpg)
5.備註:
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※ 文章代碼(AID): #1P7zXiVn (Gossiping)
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→ : 打亂鬥囉1F 05/20 13:48
推 : 不信2F 05/20 13:48
推 : 幹估狗別來亂3F 05/20 13:48
推 : AMD:???? 你們是不是忘了某人?4F 05/20 13:48
推 : 拿來打遊戲會變外掛嗎5F 05/20 13:51
推 : 這一顆要搶運算市場會很猛6F 05/20 13:53
噓 : 記住TPU就是天網7F 05/20 13:53
推 : 研發來挖礦？8F 05/20 13:56
推 : 算是一種ASIC，又不能取代CPU和GPU9F 05/20 13:57
推 : 沒用 家用電腦比得根本就不是誰的速度快 是誰的相容性10F 05/20 13:57
→ : 強
→ : 強
推 : 哈哈AMD邊緣哈哈12F 05/20 13:58
推 : GPU都沒取代CPU了，更特定用途的TPU要怎麼取代??13F 05/20 13:59
推 : 黑鴉鴉沒聽懂Google 在講啥歐?14F 05/20 14:02
→ : TPU 將會取代掉 "原本拿GPU去做其他用途的領域"
→ : 要是今天 TPU 挖礦是 GPU N倍快,還會有礦農買顯卡來挖嗎
→ : TPU 將會取代掉 "原本拿GPU去做其他用途的領域"
→ : 要是今天 TPU 挖礦是 GPU N倍快,還會有礦農買顯卡來挖嗎
推 : 謝金河表示：......17F 05/20 14:08
推 : AMD: 我在這裡18F 05/20 14:14
推 : BTC現在到1975了 買來挖礦會賺嗎?19F 05/20 14:15
推 : Skynet, thy name is Google!20F 05/20 14:21
噓 : Google繼眼鏡之後又推出一個廢物了嗎21F 05/20 14:27
推 : 遲早天網會從google誕生22F 05/20 14:39
推 : 競爭是好事23F 05/20 15:08
推 : NV是信仰 Google沒戲啦24F 05/20 15:38
推 : AMD:等等 你們是不是忘記還有一個對手!!?25F 05/20 15:44
推 : 我大谷歌終將統一世界26F 05/20 15:47
推 : google又不把這玩樣拿出來賣 大家還不是得用gpu..27F 05/20 15:54
推 : 以後運算在雲端就好28F 05/20 15:56
推 : 直接賣服務(雲端的深度學習),你買服務就間接用TPU29F 05/20 16:30
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