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
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 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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
（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/
5.備註: