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深入解析Google「自己的芯片自己造」 发展TPU十年之路

作者: 爱集微 2024-08-08
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来源:inside #谷歌# #Google#
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若把时光倒转一下,TPU 当年以AlphaGo 打败李世石九段的「秘密武器」,完成原本世人认为AI 在围棋永远不可能超越人类的创举一炮而红。

Google「自己的芯片自己造」,距离作出第一代人工智能专用芯片TPU 已经将近十年了!若把时光倒转一下,TPU 当年以AlphaGo 打败李世石九段的「秘密武器」,完成原本世人认为AI 在围棋永远不可能超越人类的创举,从此一炮而红,开启了科技业追逐人工智能圣杯的新浪潮。

TPU 是专为机器学习任务设计的应用专用集成电路电路(ASIC),正式的中文意义是张量处理器(Tensor Processing Unit),与通用型的CPU 和GPU 相比,TPU 在执行矩阵和矢量运算时效率更高。如果你把TPU 跟现在最夯的NPU 相比的话,硬要说NPU 的用途略广泛一些,而且NPU 使用的架构会将存储器和处理单元分开(TPU 则是将两者整合在一个芯片上) 。

TPU 的故事可以追朔到2015 年、甚至更早。不少读者应该还记得,Google 最早的语音辨识功能早在2011 就发布了,随着Google Now、Google Assistant 用量变大,Google 开始使用深度神经网路开发语音识别等服务,也发现需要强大的数据处理能力。

Google 首席科学家Jeff Dean 是这么说的:「我们做了一些粗略的计算,如果每天有数亿人与Google 进行三分钟的对话需要多少运算能力。以今天的标准来看这似乎不算什么。但在当时,我们马上就意识到这很可怕!因为这会消耗Google 当时所有已部署的运算能力。我们需要将Google 数据中心的电脑数量翻倍,才能支援这些新功能。」

Google 随即研究了一下当时市面上的解决方案,但发现这些方案都无法满足基本的机器学习工作负载需求。因此决定自己来吧!想办法做出更具成本效益、节能的机器学习解决方案。

因此2015 年第一代TPU 芯片(TPU v1)在Google 内部上线了,并迅速在Google 各个部门得到广泛应用。据Google 机器学习硬体系统首席工程师Andy Swing 回忆,他们原本预计只需要制造不到1 万个TPU v1,但最终生产了超过10 万个,应用范围涵盖了广告、搜寻、语音、AlphaGo,甚至自动驾驶等多个领域。

据Google 副总裁兼工程院士Norm Jouppi 透露,TPU 的出现让足足让Google 省下了15 个数据中心。 TPU v1 的成功也让Google 意识到:机器学习芯片是有未来的!这也让Google 将TPU 视为关键产品之一,不断在TPU v1 基础上迭代升级,推出了性能更强、效率更高的TPU 芯片和系统。

例如,TPU v2 将单个芯片的设计理念扩展到了一个更大的超级计算系统,通过高频宽的客制化串联技术将256 个TPU 芯片连接在一起,构建了第一个TPU Pod。随后的TPU v3 加入了液体冷却技术,TPU v4 则引入了光学电路开关,进一步提升了性能和效率。

责编: 爱集微
来源:inside #谷歌# #Google#
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