e世繪 | 誰(shuí)會(huì)成為英特爾數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的掘墓者？谷歌TPU算一個(gè)！

• 云端增長(zhǎng)正在加速成長(zhǎng)，英特爾還在享受著在服務(wù)器芯片領(lǐng)域的壟斷地位；
• 然而，隨著摩爾定律放緩，云計(jì)算向更加復(fù)雜的應(yīng)用進(jìn)行轉(zhuǎn)移，因此英特爾的領(lǐng)導(dǎo)地位會(huì)受到威脅；
• 其它解決方案，如 GPU 和 FPGA，現(xiàn)在的谷歌 TPU 可以更有效地解決云計(jì)算不斷變化的需求；

摩爾定律的放緩可能會(huì)產(chǎn)生重要影響，尤其是對(duì)英特爾來(lái)說(shuō)。其在手機(jī)領(lǐng)域已經(jīng)失手，PC 銷量在不斷下滑，但是迄今為止，這些大部分已經(jīng)從服務(wù)器領(lǐng)域獲得拯救，因?yàn)樵谠擃I(lǐng)域它還處于壟斷地位。

后者已經(jīng)受到了來(lái)自英偉達(dá)的 GPU 的攻擊，這些 GPU 執(zhí)行了一些任務(wù)，尤其是并行處理了與人工智能相關(guān)的大數(shù)據(jù)任務(wù)。

英偉達(dá)在數(shù)據(jù)中心行業(yè)的發(fā)展可圈可點(diǎn)，去年的增長(zhǎng)率高達(dá) 126%。

英特爾正在進(jìn)行反擊。如今數(shù)據(jù)中心的芯片優(yōu)先采用新的處理器平臺(tái)（節(jié)點(diǎn)），并且它已經(jīng)收購(gòu)了 Altera，可以提供 FPGA 技術(shù)以加速云計(jì)算。賽靈思是這條路線的另一個(gè)玩家。

FPGA 是摩爾定律放緩打擊通用 CPU 的一個(gè)手段，因?yàn)樗恰艾F(xiàn)場(chǎng)可編程”，也就是可以在生產(chǎn)后根據(jù)用戶需求重新配置。

英特爾 FPGA 能夠用于加速大型數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能。英特爾 FPGA 通過(guò)提供定制化高帶寬、低延遲連接到網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)處理。另外，英特爾 FPGA 提供壓縮、數(shù)據(jù)過(guò)濾和算法加速。通過(guò)帶有 OpenCL 的英特爾 FPGA SDK，你可以為計(jì)算和存儲(chǔ)系統(tǒng)快速研發(fā)加速方案。帶有 OpenCL 的英特爾 FPGA SDK 能夠讓軟件開(kāi)發(fā)者很容易通過(guò) FPGA 進(jìn)行設(shè)計(jì)，它允許工程師利用高級(jí)語(yǔ)言進(jìn)行快速開(kāi)發(fā)。

谷歌似乎找到另一種解決這個(gè)問(wèn)題的方法。所采用的方案不是像 CPU 和 GPU 這樣的通用芯片，也不是 FPGA 等可編程芯片，而是專用芯片，如專用加速器。

Google 正在做這件事，介紹（見(jiàn)文件）Tensor 處理單元（TPU）：

“谷歌的 TPU 在機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試中超過(guò)英特爾的 Xeon 和英偉達(dá)的 GPU 一個(gè)數(shù)量級(jí)。TPU 和基準(zhǔn)測(cè)試表明，它的速度比商業(yè)芯片快了 15 倍，性能提升 30 倍。”

令人印象深刻的是，所使用的基準(zhǔn)并不是最前沿的（本文認(rèn)為，2015 年的測(cè)試，英特爾已經(jīng)提供了 14 納米 CPU，而 Nvidia 擁有新的 16 納米 GPU），因?yàn)闇y(cè)試是在 2015 年進(jìn)行的，但是再一次，TPU 本身也不是特別尖端的（在頻率和處理器節(jié)點(diǎn)方面）：

“40-W TPU 是運(yùn)行在 700 MHz 的 28 nm 芯片，旨在加速 Google 的 TensorFlow 算法。 其主要邏輯單元包含 65,536 個(gè) 8 位乘法累加單元和 24 MB 緩存，提供每秒 92 個(gè) tera 操作?！?/p>

把產(chǎn)品遷移到更小的節(jié)點(diǎn)上會(huì)提高性能，還有其它技巧：

“如果我們比較更新的芯片，顯示，我們可以通過(guò)使用 K80 的 GDDR5 內(nèi)存將 28nm、0.7GHZ、40W 的 TPU 性能提升三倍。（成本增加 10W）”

如果不這樣的話，隨著 TPU 的成熟，它的性能可能會(huì)超過(guò)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)U大自身優(yōu)勢(shì)：

“該 TPU 的數(shù)量級(jí)性能優(yōu)勢(shì)很少，這可能導(dǎo)致它會(huì)成為某些特定領(lǐng)域架構(gòu)的原型。我預(yù)計(jì)很多會(huì)構(gòu)建繼承者，它們的水平會(huì)提高很多。谷歌表示，關(guān)于短至 15 個(gè)月的設(shè)計(jì)周期表阻止了 TPU 中的許多節(jié)能功能。

TPU 已經(jīng)應(yīng)用于谷歌的數(shù)據(jù)中心，但是公司沒(méi)有提供任何關(guān)于廣泛應(yīng)用的信息，也沒(méi)有說(shuō)升級(jí)方式以及是否會(huì)將 TPU 賣給第三方?！?/p>

這對(duì)英特爾有明顯的警告，對(duì)英偉達(dá)屬于小幅度的：

TPU 項(xiàng)目從 2013 年隨著從 FPGA 實(shí)驗(yàn)開(kāi)始?！爱?dāng)我們看到 FPGA 的性能無(wú)法和 GPU 相比的時(shí)候，我們拋棄了它，并且運(yùn)行速度加快 TPU 功耗會(huì)比 GPU 更低。”報(bào)告指出。

總結(jié)

不久前，英特爾還沉迷于快速增長(zhǎng)的服務(wù)器市場(chǎng)的壟斷地位。但是隨著摩爾定律的放緩，尤其是不管是存儲(chǔ)、簡(jiǎn)單應(yīng)用還是復(fù)雜 AI 開(kāi)始向云端轉(zhuǎn)移，英特爾的 GPU 無(wú)法有效地做這些工作，并且尋找有效的解決方案。

早期的替代者是英偉達(dá)的 GPU 或者 Altera 和賽靈思的 FPGA。它們對(duì)英特爾沒(méi)有造成威脅，因?yàn)榉?wù)器仍然在跑 CPU，幾乎全部來(lái)自英特爾，但是即使這樣，一些來(lái)自 AMD、IBM 和 ARM 基礎(chǔ)設(shè)計(jì)的新興競(jìng)爭(zhēng)出現(xiàn)了。

但是 GPU 和 FPGA 的處理能力越來(lái)越強(qiáng)，英特爾來(lái)自數(shù)據(jù)中心的增長(zhǎng)收益開(kāi)始變少。

如今在復(fù)雜加速器似乎出現(xiàn)了一種新的模塊，如谷歌的 TPU。這會(huì)造成多大的威脅？

對(duì)于初學(xué)者，你必須認(rèn)識(shí)到就像 GPU 和 FPGA 一樣，TPU 無(wú)法在服務(wù)器中取代 CPU。它通過(guò)有效地執(zhí)行一些任務(wù)就可以提供附加的處理能力。

或者，有人會(huì)死或它可能會(huì)威脅到 GPU 和 FPGA，但是似乎他們根據(jù)用戶的需求有各自的優(yōu)勢(shì)。但是，像 GPU 和 GPGA，TPU 會(huì)從英特爾占主導(dǎo)地位的 CPU 轉(zhuǎn)移處理能力。

因此，對(duì)英特爾來(lái)說(shuō)，最好的方案是它的使用仍然局限于谷歌云自身。目前還沒(méi)有跡象表明谷歌是否計(jì)劃將 TPU 給第三方。它可能應(yīng)用 TPU 去加強(qiáng)自身的云應(yīng)用的性能優(yōu)勢(shì)，或者限制其對(duì)第三方供應(yīng)商的依賴。

但是高級(jí)芯片業(yè)務(wù)受益于巨大的經(jīng)濟(jì)規(guī)模，所以我們認(rèn)為谷歌不太可能將其作為專有解決方案。

更重要的是，谷歌似乎開(kāi)啟了一扇數(shù)據(jù)中心全新解決方案之門(mén)，而且是在 15 個(gè)月內(nèi)研發(fā)出來(lái)的。其它廠商跟了多久了？

與非網(wǎng)編譯內(nèi)容，不經(jīng)允許，不得轉(zhuǎn)載！

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