下一場科技革命，將由AI晶元引爆

人工智慧（AI）晶元爭奪戰，打響了

英偉達下手相當早，它最早將圖形處理單元變身為大規模高性能計算設備，並於去年發布Volta V100 GPU。在AI上的付出也得到了十足的回報，股價在兩年間漲了五倍。ARM也不甘寂寞，情人節當天發布其「Project Trillium」AI處理器，老牌巨頭英特爾則收購了初創AI公司Nervana。谷歌一直在訓練它家的TPU，去年宣布運算速度已經比GPU和CPU快15-30倍。除此之外，Facebook、亞馬遜也都多次表達對AI晶元的關切。至此，在AI晶元的陣地上，矽谷大佬近乎悉數到齊

這不僅僅是爭取AI晶元的未來市場份額，更是一場對未來智能社會霸主的爭奪

智能社會的關鍵在於AI晶元

我們正在快速邁向智能社會。下一場信息技術革命，必然將是由智能化引領，通過社會各領域的智能化水平迭代提升，逐步邁入真正的智能社會。率先到來的是智能手機，以後還會有智能無人駕駛汽車、智能辦公、智能家居，智能將無處不在。

（圖片源自網路）

智能的前提是有一套人工智慧解決方案。而這個解決方案最核心、最關鍵之處就在AI晶元上。所以誰率先拿下真正的AI晶元，誰就將在未來立於智能社會的最頂端

為了AI，計算方式正從底層作出改變

1946年，馮諾依曼推出基於寄存器的計算機處理架構，這個架構將數據和指令通通推送到ALU（算數邏輯單元）進行運算。直到如今，我們仍然在沿用這個架構，今天支撐我們整個社會運行的CPU其核心仍然是ALU，也就是在馮諾依曼設計的加強版而已。

這個通用架構為我們帶來了廉價的計算能力。然而通用的必然代價便是效率。任何一台計算機所做的都可以用其他任何類型的計算機進行操作。結果是我們對ALU進行的任何類型的處理，它可能比為此設計的處理器花費更長的時間。

如今，幾十年的科技積累，已經使得我們的社會基礎發生巨大改變，尤其是在AI上，它需要遠超普通計算所需要的計算能力，對計算的需求將更大，我們已經有足夠的基礎和需要去開發更加專用的架構。

（圖片源自網路）

TPU正是基於此而開發。它採用了有限大的矩陣乘法單元、大量軟體控制的片上存儲器、運行整個推理模型以減少對主機CPU的以來能力，一個單線程、確定性的執行模型。儘管它的數據路徑和內存仍然較大，但是卻省略掉眾多通用模塊，可以實現微小功率和低功耗。應用程序使用TensorFlow編寫，可以很容易地移植到TPU上。這樣的結果是，晶元可以拓展到遠遠超出其他類型硬體的運算能力。

新的架構正在一步步搭起。如果錯過了AI晶元，可能你將錯過很多

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