- 智能时代就要到来，芯片市场格局一变再变。两个典型例子：引领处理器市场 40 多年的英特尔 2015 年底收购完 Altera，今年 4 月就宣布计划裁员 1.2 万;另一方面，GPU 巨头英伟达今年 3 月推出加速人工智能和深度学习的芯片 Tesla P100，投入研发经费超过 20 亿美元，据《华尔街日报》报道，今年 5 月英伟达售出的 GPU 比去年同月增长 62%，公司当前市值 240 亿美元。 深度学习应用大量涌现使超级计算机的架构逐渐向深度学习应用优化，从传统 CPU 为主 GPU 为辅的
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AI TPU GPU FPGA
- 据外媒报道，谷歌已经不再满足于为自家数据中心开发人工智能(AI)芯片，它现在正设计将AI芯片整合到其他公司生产的产品中去。 在发布张量处理单元(Tensor Processing Unit，简称TPU)2年之后，谷歌于美国当地时间周三推出了Edge TPU，它将使传感器和其他设备能够更快地处理数据。
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谷歌 TPU 物联网
- 5月9日消息，在谷歌 I/O 开发者大会上，谷歌宣布发布 TPU 3.0。
谷歌首先演示了谷歌一系列的机器学习成果，包括 Gmail 系统可以自动给用户推荐可能要打的字，在谷歌照片中，系统会根据照片建议用户对照片惊醒相应编辑，比如调高亮度、给黑白照片加色、将斜着拍摄的文件拉正等。谷歌表示，要想更好地实现这些功能，必须要有强大的计算能力的支持。于是便引出了 TPU 3.0。
谷歌表示，TPU 3.0 的性能比去年发布的 TPU2.0 要强大 8 倍左右，可提供超过 100 千兆次的机器学习硬
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谷歌 TPU
- 谷歌今天宣布向其公有云平台上增加ensor Processing Units，这是一款专门为人工智能工作负载提供动力的内部设计的芯片系列。 一个TPU(如图所示)由四个专用集成电路组成，配有64GB的“超高带宽”内存。这一组合单元可以提供高达180 teraflops的性能。今年晚些时候，谷歌计划增加一个集群选项，让云客户将多个TPU聚合成一个“Pod”，速度达到petaflop的范围(是teraflop的1000倍)。 在今天的公告中谷歌并没有分享更多的性能细节。不过，去年谷歌的两位顶级工程师写
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谷歌 TPU
- 谷歌的TPU芯片是如何演进而来的？-Google I/O是由Google举行的网络开发者年会，讨论的焦点是用Google和开放网络技术开发网络应用。这个年会自2008年开始举办，到今年已经是举办的第9届了。
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谷歌 TPU AI
- “在人工智能应用领域，中国的融资额是领先的;但是在人工智能基础技术领域，美国的融资额远远超过中国。”在8月30日举行的“2017智能投资峰会”上，新智元CEO杨静指出，当前国内人工智能投资炙手可热，但产业布局仍存在薄弱环节。
杨静在幻灯片上展示出一张“中美人工智能九大领域融资分布对比图”。红色条形代表中国，蓝色条形代表美国，这张图的规律十分明显：在智能无人机、语音识别、自动驾驶、计算机视觉等应用领域，红色条形均略胜一筹;但是
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- 导语：“新架构的芯片才可以更快地进行人工智能的复杂训练。但是数据从哪里来?阿里巴巴、谷歌这些公司，都是数据的大玩家。”
每年Gartner发布的技术成熟度曲线(TheHypeCycle)都备受市场关注，也成为企业做出重大投资决策的风向标。技术成熟度曲线又称技术循环曲线、光环曲线、炒作周期，指的是企业用来评估新科技的可见度，利用时间轴与市面上的可见度(媒体曝光度)决定是否采用新科技的一种工具。
未来10年最具破坏性技术
2017年，Gartner发布的新兴技术曲
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- 2017台北国际电脑展COMPUTEX 2017已经于5月30日开幕。英伟达的创始人兼CEO黄仁勋在AI论坛上发表了演说，谈到了英伟达的人工智能规划。
今年5月9日，英伟达公布了第一季度的财报，第一季度营收19.4亿美元，同比跳涨48.4%，净收入5.07亿美元，比去年同期跳涨126%。其中，游戏显卡业务营收占了总营收的53%，仍然是英伟达的主力军。但是数据中心业务收入翻倍至4.09亿美元，汽车业务收入也增长了24%至1.4亿美元。从去年起，数据中心和汽车业务加速发展，为提振股价起到了重要作用。
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- 谷歌花了十年打造服务器中心，处理每日数十亿次的网络搜寻需求。 如今谷歌更进一步，自行研发专属芯片--Tensor Processing Units (TPU、见图)，加快机器学习脚步，并宣称TPU性能优于CPU、GPU。
CNBC、TechCrunch报导，谷歌17日在I/O开发者大会，发布第二代TPU，处理人工智能(AI)工作。 谷歌推出新版TPU，显示该公司不想倚赖其他业者，打造核心的计算基础设施。 当前谷歌使用Nvidia的GPU处理机器学习工作，倘若谷歌继续自行研发芯片，可能会冲击Nvi
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谷歌 TPU
- 都说创业维艰。但做芯片初创企业更是难上加难。大多数风投家都不愿意碰这个东西。因为芯片的研发成本极其高昂，而且生产也会面临巨大挑战，因为很少有设备制造商愿意在未经验证的技术上面冒险。
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Google TPU
- 网路巨擘Google日前指出，该公司的Tensor处理器(TPU)在机器学习的测试中，以数量级的效能优势超越英特尔(Intel)的Xeon处理器和Nvidia的绘图处理器(GPU)。在一份长达17页的报告中，Google深入剖析其TPU和测试基准显示比目前的商用芯片更快至少15倍的速度，并提供更高30倍的效能功耗比(P/W)。
去年五月，Google宣布其ASIC设计是为了加快各种应用在其纳米中心服务器的推论作业。现在，该公司将在今年6月的一场电脑架构大会中，透过一篇论文首度公开对于此芯片及其效
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Google TPU
- 这并不是Google在智能硬件领域的第一次尝试了，回首以往的战绩几乎是屡战屡败，那这次的创新能否成为领跑智能时代的契机呢?
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谷歌 TPU
- 从这篇论文里，Google 的 TPU 细节一览无遗，然而 TPU 是为了 TensorFlow 自定义的，对一些 AI 芯片厂商来说，或许能从这篇论文里获得一些灵感，但一味仿效可能得不偿失。
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- 过去十五年里，我们一直在我们的产品中使用高计算需求的机器学习。机器学习的应用如此频繁，以至于我们决定设计一款全新类别的定制化机器学习加速器，它就是 TPU。
TPU 究竟有多快?今天，联合在硅谷计算机历史博物馆举办的国家工程科学院会议上发表的有关 TPU 的演讲中，我们发布了一项研究，该研究分享了这些定制化芯片的一些新的细节，自 2015 年以来，我们数据中心的机器学习应用中就一直在使用这些芯片。第一代 TPU 面向的是推论功能(使用已训练过的模型，而不是模型的训练阶段，这其中有些不同的特征)，
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- 无论谷歌在CPU方面有什么计划，都会继续研究特别适合于机器学习的芯片。要真正弄清哪些做法可行，哪些做法不可行，这可能需要花上几年的时间，毕竟神经网络本身也在不断演变。
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