此前, TPU都被用于谷歌内部产品, 随着Cloud TPU的开放, 这意味着AI芯片和公有云市场将迎来新的变局.
谷歌同时发布了Cloud TPU的beta版, 这一版本通过谷歌云平台提供, 能够帮助更多机器学习专家更快地运行模型. Cloud TPU是谷歌设计的硬件加速器, 专为加速, 扩展特定的TensorFlow机器学习工作负载而优化.
'把自用的TPU开放出来做云服务, 显示了谷歌在云业务方面加大投资布局. 谷歌将与所有提供智能云服务的厂商竞争; 而芯片方面则将和英伟达展开竞争. ' Gartner研究副总裁盛陵海对第一财经记者表示.
尽管如此, 谷歌和英伟达都否认双方存在直接的竞争关系. 这是因为英伟达的芯片面向的是更加广泛的应用, 而谷歌的人工智能芯片仅仅是聚焦于机器学习. 受到人工智能需求的提振, 英伟达的股价近两年上涨超过6倍.
早在去年5月17日的谷歌I/O大会上, 谷歌就宣布正式推出第二代专注于人工智能的TPU处理器. TPU是谷歌自主研发的一种专为人工智能运算服务的高性能处理器. 比如第一代产品已经在数据中心和包括AlphaGo这样的人工智能当中使用, 主攻运算性能.
而去年发布的第二代TPU芯片, 不仅加深了人工智能在学习和推理方面的能力, 而且谷歌是认真地要将它推向市场. 根据谷歌的内部测试, 第二代芯片针对机器学习的训练速度能比现在市场上的图形芯片 (GPU) 节省一半时间.
谷歌云计算团队首席科学家, 斯坦福大学AI实验室主管李飞飞当时介绍称: '这些TPU可提供惊人的128万亿次浮点运算, 它们是专为驱动机器学习技术的芯片. ' 与之相比, iPhone 6可提供100万亿次浮点运算, 英伟达的Volta GPU能提供120万亿次的浮点运算.
英伟达目前是图形芯片GPU的主导者. 英伟达副总裁兼企业系统部总经理Jim McHugh表示: '英伟达的NVIDIA GPU Cloud (NGC) 正在为迅速壮大的全球用户普及AI变革性力量的高级神经网络. ' NGC已经向亚马逊的云平台提供服务.
谷歌在推出第二代TPU时, 就推出了Cloud TPU云计算服务, 用户可以租用, 计费也将采取和GPU运算服务相同的模式, 按分钟来计价. 当时谷歌就表示, 这款最新的AI芯片将不会卖给数据中心基于其它芯片制造商服务器上的公司, 比如戴尔.
这也意味着, Google在AI芯片方面的发展思路并非为了与GPU直接竞争, 而是利用TPU在公有云行业差异化发展. 谷歌首席技术官Urs Holzle表示: '本质上来讲, TPU就是一个用于机器学习的超级计算机. 我们的目标是要提供最好的云服务. '
谷歌在2月初公布最新一季财报同时, 也首次公布了单季云业务的收入, 达到10亿美元. 相比之下, 亚马逊和微软云的单季收入都已经超过50亿美元. 谷歌在全球云服务市场目前排名第三.
从英伟达方面来看, 根据最新一季度财报显示, 英伟达数据中心业务是公司目前收入第二大来源, 超过6亿美元, 同比超过翻番, 增长105%. 去年9月在中国的GPU技术大会上, 英伟达宣布与中国的BAT达成数据中心方面的合作协议.
谷歌的进入让英伟达的投资人感到担忧. 他们认为谷歌的参与将夺走大型数据中心运营商客户, 从而将影响英伟达的盈利和收入. 因为即使谷歌无法把自己的芯片商业化, 也将为其赢得议价权.