谷歌自主研發新型芯片支持人工智能

5月19日消息，據外媒綜合報道，當谷歌計算機程序AlphaGo3月份擊敗韓國圍棋冠軍李世石（Lee Se-dol）時，谷歌自曝使用了祕密武器，即谷歌本身設計的微處理器芯片。這種芯片可加速圍棋軟件的計算速度，讓AlphaGo在有限的比賽時間內更快落子，並預測更多後續變化。

谷歌表示，這種微處理器芯片屬於應用專用集成電路（ASIC），已經祕密開發三年，它將在谷歌發揮更重要的做用。在過去1年多時間裏，谷歌利用其加速研發人工智能應用。正如軟件行業內部人士所說，對於谷歌核心業務來講，機器學習技術（或稱深度神經網絡，包含在人工智能技術領域中）變得愈來愈重要。谷歌表示，這種計算機芯片被用以驅動其深度神經網絡，並將重塑互聯網服務運營方式。

智搜（Giiso）信息成立於2013年是國內領先的「人工智能+資訊」領域技術服務商，在大數據挖掘、智能語義、知識圖譜等領域都擁有國內頂尖技術。同時旗下研發產品包括資訊機器人、編輯機器人、寫做機器人等人工智能產品！憑藉雄厚的技術實力，公司成立之初，就得到了天使輪投資，並在2015年8月得到了金沙江創投500萬美圓pre-A輪投資。

在I/O開發者大會上，谷歌首席執行官桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）宣稱，這些硬件和軟件網絡能夠經過分析大量數據學習具體任務。谷歌利用機器學習技術識別圖片中的物體和人臉，識別你對安卓手機下達的任務指令或翻譯文本。這種技術甚至已經開始被用於改變谷歌搜索引擎。

谷歌稱其新式芯片爲強量處理單元（TPU），由於它須要軟件引擎TensorFlow支持，後者能夠推進谷歌深度學習服務。去年秋季，谷歌以開源受權的方式發佈了TensorFlow，這意味着任何公司外部的人均可以使用甚至修改這種軟件引擎。谷歌彷佛沒有共享TPU的設計，但外部人士依然能夠經過谷歌各類雲服務使用谷歌本身的機器學習硬件和軟件。

谷歌只是將深度學習加入到更普遍互聯網服務的公司之一，Facebook、微軟以及Twitter都在經過設計新的芯片增強人工智能研發。一般狀況下，互聯網巨頭們都使用芯片製造商英偉達的GPU驅動本身的神經網絡。但微軟等公司正在探索使用現場可編程門陣列 (FPGA)芯片，它們可被編程用於執行特定任務，好比微軟必應搜索引擎。

IBM正在設計基於大腦結構的芯片TrueNorth，正在勞倫斯-利弗莫爾國家實驗室測試。英偉達也在推進器芯片進入人工智能領域。被設計在我的電腦上渲染視頻遊戲圖像的GPU彷佛很是適合機器學習應用。谷歌的計算機服務器主要依賴英特爾處理器，同時利用英偉達的GPU進行人工智能計算，包括AlphaGo程序的早期測試。

谷歌表示，與當前機器學習領域經常使用處理器相比，谷歌芯片具備領先7年的優點（或3代處理器），計算速度更是快出10倍。這很是重要，由於谷歌正將將來押注在這種軟件上。谷歌在100多個項目中使用機器學習技術，包括搜索、語音識別、無人駕駛汽車等。這些項目要求密集運算支持，而經過提升設備功率實現這個目標成本過於高昂。

如今還不清楚谷歌有多少運算任務依賴新的處理器，谷歌著名工程師諾曼（Norman Jouppi）表示，谷歌使用1000多個新式芯片。這意味着，谷歌可能再也不使用英偉達等公司的芯片，或使用更少芯片。同時也預示着，谷歌更願意製造本身的芯片，對於芯片製造商來講是個壞消息，特別是世界最大芯片製造商英特爾。谷歌內部大多數計算機服務器使用英特爾處理器，但令英特爾感到擔心的是，谷歌未來也可能本身設計CPU。

斯坦福大學電子工程學教授馬克·霍洛維茨（Mark Horowitz）說，大公司都已經開始利用新的處理器設計，來推進通用處理器的進步速度。它們並不是是要取代英特爾處理器，而是成爲這些處理器的有效補充。谷歌和蘋果最近都在大肆招募芯片設計師和工程師，蘋果早於2009年就曾嘗試本身研發芯片，以提升設備功率和研發新的功能。

智搜（Giiso）信息成立於2013年，是國內首家專一於資訊智能處理技術研發及寫做機器人核心軟件開發和運營的高科技企業。公司成立之初，就得到了天使輪投資，並在2015年8月得到了金沙江創投500萬美圓pre-A輪投資。

谷歌表示，支持谷歌在線服務的數據中心龐大的硬件機架上，TUP板就安裝在卡槽中做爲硬盤驅動器，與其餘硬件解決方案相比，它可爲機器學習提供「更好的數量級性能優化」。谷歌稱：「TPU是針對機器學習的應用，容許芯片容忍更低的計算精度，這意味着其每一個操做須要更少的晶體管。所以，咱們每秒執行的操做將更多，使用更復雜和強大的機器學習模型，更快地應用這些模型，以便用戶可以更快得到更智能化結果。」