11月28日消息，據(jù)AndroidAuthority報道，在利用搜索和Android幫助定義了現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)時代之后，谷歌又走在計算研究和開發(fā)的下一波浪潮——人工智能(AI)的前沿。許多人認為AI和神經(jīng)網(wǎng)絡計算機是計算的下個階段，它們將會發(fā)展出新的用途，并用更快的計算速度解決目前無法解決的問題。自稱為“AI優(yōu)先(AI first)”公司的谷歌，正以多種方式引領著這些新技術的應用。

神經(jīng)網(wǎng)絡算法和機器學習已經(jīng)成為谷歌諸多服務的核心。它們過濾Gmail的垃圾郵件，優(yōu)化目標廣告;當你與谷歌智能助理Google Assistant或智能音箱Google Home交談時，它們會分析你的聲音;在智能手機內部，像Google Lens和三星Bixby類似的應用凸顯了AI視覺處理的力量;甚至像Spotify和Netflix這樣的公司也在使用谷歌的云服務器，來為用戶量身定制內容。

谷歌的“云平臺”(Cloud Platform)是其(以及第三方)努力的核心，它們希望更好地利用這個日益流行的計算領域。然而，這個新領域需要新的硬件支持才能高效運行，谷歌已經(jīng)投入巨資研究自己的處理硬件，它將其稱為張量處理單元(TPU)。這種自定義硬件被打包到谷歌的服務器上，已經(jīng)為當前和擴展的AI生態(tài)系統(tǒng)提供動力。但它到底是如何工作的呢?

1.TPU VS CPU——搜索效率更高

在今年早些時候的I/O開發(fā)者大會上，谷歌發(fā)布了第二代TPU，為更大芯片集群提供更高的性能和更好的擴展。TPU是個應用集成電路，它是專門為特定用例設計的定制硅芯片，而不是像CPU那樣的普通處理單元。TPU被設計用于處理普通機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡計算的訓練和推理任務。具體來說，就是矩陣乘法(matrix multiply)、點積(dot product)和量化變換(quantization transform)，通常精度為8位。

雖然這些計算也可以在CPU上進行，有時甚至在GPU上進行計算更高效，但在跨操作類型的擴展時，這些架構在性能和能源效率方面都會受到限制。例如，與16位浮點優(yōu)化設計相比，IEEE 754 8位整數(shù)乘法優(yōu)化設計能源效率會提高5.5倍，而面積效率會增加6倍。與32位浮點優(yōu)化設計相比，IEEE 754 8位整數(shù)乘法優(yōu)化設計的能量效率提高18.5倍，面積效率會提高27倍。IEEE 754正成為所有使用浮點計算的現(xiàn)代CPU技術標準。

此外，從用戶角度來看，許多神經(jīng)網(wǎng)絡用例需要低延遲甚至是即時處理。這有利于使用專用硬件執(zhí)行特定任務，而不是試圖將通常較高的延遲圖形架構與新的用例結合起來。訪問外部RAM的內存延遲也可能帶來高昂的代價。在大型數(shù)據(jù)中心，當在CPU或GPU上執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡功能時，電源和面積效率低下會導致巨大的成本開支。不僅在硅和設備方面開支激增，能源賬單在很長一段時間內都會居高不下。谷歌知道，如果機器學習能夠以一種有意義的方式取得成功，它需要的硬件不僅性能要高，而且還能提供比領先CPU和GPU更高的能源效率。

為了解決這個問題，谷歌開始設計它的TPU，以提供比現(xiàn)成GPU性價比高10倍的改進。最終的設計是個協(xié)同處理器，可以連接到普通的PCIe總線上，允許它與普通CPU共同工作，并通過它下達指令和處理流量，同時通過設計一個附加組件來加速部署時間。因此，這種設計在概念提出15個月后，就開始在谷歌的數(shù)據(jù)中心部署和運行。

2.TPU深析

今年早些時候，谷歌發(fā)布報告，將其TPU與英特爾HaswellCPU和Nvidia的Tesla K80 GPU在性能和效率上進行全面比較，讓我們更深入地了解其處理器的設計。谷歌TPU的核心是矩陣乘法單元(Matrix Multiply Unit)。該單元包含65538個8位的乘數(shù)累加器(MAC)，即專門設計用于計算點積的硬件單元，并將其添加到累加器中。當使用浮點數(shù)計算時，它被稱為熔加運算(Fused Multiply-Add，簡稱FMA)。這是ARM為優(yōu)化其最新的Cortex-A75和A55 CPU以及Mali-G72 GPU而做出的努力。

與CPU或GPU不同的是，當發(fā)送數(shù)據(jù)到算術邏輯單元(ALU)和從ALU發(fā)送數(shù)據(jù)時，它可以訪問多個寄存器的每個操作，這個MAC實現(xiàn)了一個收縮設計，它每次讀取一個寄存器上的操作，并在整個漫長的計算過程中重新使用這個值。這在TPU中是可能的，因為它的簡化設計讓我們看到ALU在adjoining ALU上執(zhí)行乘法和添加固定模式，而不需要任何內存訪問。這限制了設計的功能擴展，但極大地提高了它的性能和效率。

從數(shù)字上看，在每個循環(huán)中，谷歌的TPU可以處理8位整數(shù)的65536個乘數(shù)累加。鑒于TPU在700兆赫功率上運行，它可以計算65536×700000000 = 46×1012個乘數(shù)累加操作或92 TeraOps(每秒萬億次操作)的矩陣單元。谷歌宣稱，它的第二代TPU可以傳輸高達180萬億次浮點運算。這比典型的標量RISC處理器的性能要高得多，后者通常需要多個指令傳遞一個操作。

矩陣乘法單元下的16位產(chǎn)品被收集在32位累加器的4 MiB中。還有一個24MB的SRAM作為統(tǒng)一緩沖區(qū)，充當寄存器?？刂铺幚砥鞯闹噶钔ㄟ^PCIe總線從一個CPU發(fā)送到TPU上。這些是復雜的CISC類型指令，以便運行復雜的任務，這些任務是每個指令，例如無數(shù)的乘數(shù)累加運算。這些指令通過一個4階管道傳遞。對于TPU來說，總共只有12條指令，其中最重要的5條是簡單地在內存中讀取和寫入結果和權重，并開始一個數(shù)據(jù)和權重的矩陣乘法/卷積。

總的來說，谷歌的TPU更像浮點協(xié)作處理器，而不是GPU。它是一個令人驚訝的流線型硬件，由一個主要的處理單元和一個小的簡化控制方案組成。這里沒有緩存、分支預測器、多處理互連，或者其他在普通CPU中可以找到的微架構特性。這有助于大大節(jié)省硅面積和能源消耗量。

在性能方面，谷歌表示，與CPU相比，其TPU設計的性能-功率比提高了83倍，比GPU運行性能高29倍。芯片設計不僅提高能源效率，而且能帶來更高的性能。在六種常見的參考神經(jīng)網(wǎng)絡工作負載中，TPU在所有測試中都具有顯著的性能優(yōu)勢，通常比GPU快20倍，或者比CPU快71倍。當然，這些結果會因CPU和GPU的測試種類不同而有差別，但是谷歌對高端英特爾Haswell E5-2699 v3和Nvidia K80進行了測試，以對其硬件加強了解。

3.與英特爾聯(lián)手研究邊緣計算

谷歌的硬件努力使它在云計算領域中有了一個重要的開端，但并不是所有AI應用都適合如此遠距離地傳輸數(shù)據(jù)。有些應用幾乎需要即時計算，例如無人駕駛汽車，因此不能依賴于互聯(lián)網(wǎng)上更高延遲的數(shù)據(jù)傳輸，即使云端的計算能力非?？臁Ｏ喾?，這些類型的應用需要在設備上完成，同樣的應用也適用于許多智能手機應用，比如在RAW上處理圖像數(shù)據(jù)。

在Pixel 2的基礎上，谷歌首次嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡功能引入專用的硬件中，以適應更低功率的移動形式因子——Pixel Visual Core。有趣的是，谷歌與英特爾聯(lián)手推出了這種芯片，這表明它并非完全是谷歌內部設計的。我們不知道這種合作到底意味著什么，它可能只是與架構或與制造連接有關。

英特爾已經(jīng)收購了多家AI硬件公司、包括Nervana Systems(2016年)、Movidius(2016年9月)以及Mobileye(2017年3月)。我們也知道，英特爾有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡處理器，代號Lake Crest，它屬于Nervana Systems。這是英特爾收購同名公司后推出的處理器，我們還不太了解它的細節(jié)，但它是為服務器設計的，使用一種名為Flexpoint的低精度數(shù)字格式，并且擁有每秒8萬億次的快速內存訪問速度。它將與谷歌的TPU競爭。

盡管如此，英特爾和谷歌硬件的設計存在許多相似之處。具體來說，它們都采用多核心配置，使用PCIe和伴隨控制器，管理CPU，并緊密集成到快速內存上。乍一看，Pixel的硬件看起來與谷歌的云設計有很大不同，考慮到不同的電力預算，這并不奇怪。雖然我們不像了解谷歌Cloud TPU那樣了解Visual Core架構，但我們可以發(fā)現(xiàn)一些類似的功能。設計中的每個圖像處理單元(IPU)提供512個算術邏輯單元，總共有4096個。

同樣，這意味著高度并行化的設計能夠同時處理大量數(shù)據(jù)，這樣的設計可以每秒執(zhí)行3萬億次操作。顯然，Lake Crest芯片數(shù)量比谷歌TPU要少得多，而且毫無疑問，其他的不同之處在于它主要是為成像增強設計的，而不是在云端運行各種神經(jīng)網(wǎng)絡。然而，它們依然是類似的、高度并行的設計，只是具體操作不同。

谷歌是否堅持這一設計并繼續(xù)與英特爾合作以獲得未來邊緣計算能力，或者依賴其他公司開發(fā)的硬件以獲取回報，還有待觀察。然而，可以肯定的是，谷歌在神經(jīng)網(wǎng)絡硬件方面的努力依然會繼續(xù)。

總結

谷歌最出名的地方可能是它的軟件，但當它為新一代AI計算提供動力時，谷歌同樣加入到硬件開發(fā)和部署的行列。在大型云計算平臺上大規(guī)模部署機器學習時，該公司的TPU可節(jié)省大量能源。它也為這些特定任務提供了比通用CPU和GPU硬件更高的性能。我們在移動領域也看到了類似的趨勢，SoC制造越來越多地轉向專用的DSP硬件，以便高效地運行這些數(shù)學密集型算法。谷歌也可以成為這個市場的主要硬件廠商。

我們還在等待，看谷歌為其第一代智能手機AI硬件(Pixel Visual Core)提供什么樣的性能。該芯片很快將被轉換為更快的HDR處理，它無疑將在該公司推出的更多AI測試和產(chǎn)品中扮演重要角色。目前，谷歌正利用Cloud TPU AI硬件和TensorFlow軟件獲得領先優(yōu)勢。值得注意的是，英特爾、微軟、Facebook、亞馬遜和其他公司都在爭奪這個快速發(fā)展的市場。隨著機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡越來越多應用在云端和像智能手機這樣的邊緣設備上，谷歌的早期硬件開發(fā)將使其成為下一代計算領域的領導者。