谷歌的机器学习利器Cloud TPU将首次全面对外开放。谷歌传奇芯片工程师Jeff Dean连发了十条twitter宣布了这一消息,第三方厂商和开发者可以每小时花费6.5美元来使用它,但需要先行填表申请。
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。
考虑到内部薪酬与其他高管基本工资的公平性,黄仁勋的加薪是合理的,并且这是黄仁勋十年来首次“基本工资增长”。
“判断目前产业链库存能够支撑国内上半年度的正常出货。”
特朗普关税政策正在推高数据中心建设成本,阻碍电网升级,并动摇企业的投资信心。
当加密货币价格暴跌时,他们将公司更名为CoreWeave,筹集资金从陷入困境的“矿工”那里购买尽可能多的GPU芯片,并打赌他们可以在加密货币挖矿变得无利可图时重新利用这些芯片。
尽管黄仁勋发布了一系列新品并努力捍卫英伟达在人工智能行业的关键地位,但当天美股收盘,英伟达股价仍下跌3.4%,市值未能重回3万亿美元。