时间：2022-03-06 09:24:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-06 09:24:01 来源：行业动态
谷歌公司目前正在研发两款面向人工智能的专用集成电路（简称ASIC）：其中一种专门用于推断，另一种则用于模型训练。谷歌将TPU以加速器的姿态推向市场，但实际上，TPU由四个相同的ASIC部件构成，其中每个部件可提供约每秒45万亿次（TOPS）运算能力。相比之下，英伟达Volta的单芯片处理能力高达每秒125万亿次。在我看来，这样的市场定位令人困惑，且效果糟糕。换句话来说，根据该芯片的多项基准测试结果表明，其仅适用于以下场景：1）您不需要在Google Cloud之外运行自己的人工智能模型; 2）您乐于使用未经优化的TensorFlow模型; 3）不打算或者不需要直接控制ASIC这一点与大多数科学家的英伟达GPU使用方式恰恰相反。坦率地讲，经过三重筛选，其只剩下极为有限的利基市场可供发展。更重要的是，这与业界的主流猜想同样存在冲突人们普遍认为谷歌公司会随着时间推移而将其大部分内部GPU工作负载转移至TPU之上。关键词：内部
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