英特尔和英伟达缘应未雨绸缪？(2)
到目前为止，谷歌的TPU已经应用在各种领域的应用中，例如谷歌图像搜索（Google Image Search）、谷歌照片（Google Photo）、谷歌云视觉API（Google Cloud Vision API）、谷歌翻译以及AlphaGo的围棋系统中。实际上我们上述提到的谷歌 I/O 2017 大会推出和更新的诸多AI产品和服务背后均有TPU的硬件支持。
当然，我们在此并非否认CPU和GPU在AI中的作用，例如鉴于CPU的通用性，其灵活性最大，不仅可以运行各种各样的程序，也包括使用各种软件库的深度学习网络执行的学习和推理。GPU 虽然不像 CPU 那样通用和灵活，但它在深度学习计算方面更好，因为它能够执行学习和推理，并且不局限于单个的软件库。性比之下，TPU 则几乎没有灵活性，并且只能在 自家的TensorFlow 中效率最高，这也是为何谷歌对外声称TPU不对外销售，且仍会继续采用CPU和GPU。
但谷歌的这一做法印证一个芯片产业的发展趋势，即在AI负载和应用所占数据中心比重越来越大的今天和未来，像诸如谷歌、微软、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等这些数据中心芯片采购的大户，其之前对于CPU和GPU的通用性需求可能会越来越少，而针对AI开发和应用的兼顾性能和能效的定制化芯片会越来越多，而作为通用芯片厂商的英特尔和英伟达，如何顺应这一芯片产业在AI驱动下的变化和发展趋势未雨绸缪，则关系着其在AI时代到来之时，其能否继续满足客户的需求和引领产业的发展。
作者简介：孙永杰，只聊与IT有关的事，偶尔闲扯，微信公号techplus2013。
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(责任编辑：方向)
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