電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）7月30日消息，蘋果公司周一在一篇技術(shù)論文中表示，支撐其人工智能系統(tǒng)Apple Intelligence的兩個(gè)人工智能模型是在谷歌設(shè)計(jì)的云端芯片上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的。這表明，在訓(xùn)練尖端人工智能方面，大型科技公司正在尋找英偉達(dá)以外的替代品。

不斷迭代的谷歌TPU芯片

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法，特別是深度學(xué)習(xí)算法在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，對(duì)于高效、低功耗的AI計(jì)算硬件需求日益增長(zhǎng)。傳統(tǒng)的CPU和GPU在處理這些算法時(shí)存在效率較低的問題，促使谷歌等科技巨頭開始探索專用AI加速芯片的研發(fā)。

谷歌在2015年左右開始規(guī)劃開發(fā)新的專用架構(gòu)處理器，旨在優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的張量運(yùn)算執(zhí)行過(guò)程。經(jīng)過(guò)快速迭代和研發(fā)，谷歌于2016年發(fā)布了首個(gè)TPU版本（TPU v1），專門用于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)加速。

TPU v1部署于數(shù)據(jù)中心，用于加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理階段。擁有65536個(gè)8-bit MAC（矩陣乘單元），峰值性能為92 TOPS（每秒萬(wàn)億次操作），以及28 MiB的片上內(nèi)存空間。相比于CPU和GPU，TPU v1在響應(yīng)時(shí)間和能效比上表現(xiàn)出色，能夠顯著提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理速度。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，谷歌相繼推出了多個(gè)TPU版本，不斷提升性能和功能。例如，TPU v2和TPU v3被設(shè)計(jì)為服務(wù)端AI推理和訓(xùn)練芯片，支持更復(fù)雜的AI任務(wù)。TPU v4則進(jìn)一步增強(qiáng)了擴(kuò)展性和靈活性，支持大規(guī)模AI計(jì)算集群的構(gòu)建。

在面對(duì)爭(zhēng)議和質(zhì)疑后，谷歌推出了TPU v5e版本。TPU v5e在架構(gòu)上進(jìn)行了調(diào)整，采用單TensorCore架構(gòu)，并在INT8峰值算力上有所提升。盡管在BF16峰值算力上略低于前代版本，但TPU v5e更適用于推理任務(wù)，并體現(xiàn)了谷歌在AI算力服務(wù)市場(chǎng)的戰(zhàn)略選擇。

在今年5月的I/O開發(fā)者大會(huì)上，谷歌又發(fā)布了第六代張量處理單元 (TPU) ，稱為Trillium。Trillium TPU 可以更快地訓(xùn)練下一波基礎(chǔ)模型，并以更少的延遲和更低的成本為這些模型提供服務(wù)。至關(guān)重要的是，Trillium TPU 的能效比 TPU v5e 高出 67% 以上。

值得一提的是，Trillium 可以在單個(gè)高帶寬、低延遲 Pod 中擴(kuò)展到多達(dá) 256 個(gè) TPU。除了這種 Pod 級(jí)可擴(kuò)展性之外，借助多切片技術(shù)和Titanium 智能處理單元 (IPU )，Trillium TPU 還可以擴(kuò)展到數(shù)百個(gè) Pod，從而連接建筑物級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)中的數(shù)萬(wàn)個(gè)芯片，這些芯片通過(guò)每秒數(shù) PB 的速度互連數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。

谷歌表示，Trillium TPU 將為下一波 AI 模型和代理提供動(dòng)力，包括自動(dòng)駕駛汽車公司Nuro、藥物發(fā)現(xiàn)公司Deep Genomics、德勤等企業(yè)也采用其TPU產(chǎn)品進(jìn)行應(yīng)用。

越來(lái)越多企業(yè)使用谷歌TPU芯片滿足AI計(jì)算

據(jù)谷歌官方信息，其最新TPU的運(yùn)行成本每小時(shí)不足2美元，但客戶需提前三年預(yù)訂以確保使用。自2015年專為內(nèi)部工作負(fù)載設(shè)計(jì)的TPU問世以來(lái)，谷歌于2017年將其向公眾開放，如今，TPU已成為人工智能領(lǐng)域最為成熟和先進(jìn)的定制芯片之一。

谷歌在其多個(gè)設(shè)施中使用了自研的TPU（Tensor Processing Unit）芯片。谷歌云平臺(tái)廣泛使用了TPU芯片來(lái)支持其AI基礎(chǔ)設(shè)施。這些芯片被用于加速機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程，提供高性能和高效的計(jì)算能力。通過(guò)谷歌云平臺(tái)，用戶可以訪問到基于TPU芯片的虛擬機(jī)實(shí)例（VM），用于訓(xùn)練和部署自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

除此之外，已經(jīng)有多家公司使用谷歌的TPU芯片，如蘋果，蘋果在最新發(fā)表的技術(shù)論文中承認(rèn)，公司采用了谷歌張量處理單元（TPU）訓(xùn)練其人工智能模型。

在周一發(fā)布的技術(shù)論文中，蘋果詳細(xì)介紹為支持蘋果個(gè)人智能化系統(tǒng)Apple Intelligence而開發(fā)了一些基礎(chǔ)語(yǔ)言模型，包括一個(gè)用于在設(shè)備上高效運(yùn)行的約30億參數(shù)模型——端側(cè)“蘋果基礎(chǔ)模型”（AFM），以及一個(gè)為蘋果云端AI架構(gòu)“私有云計(jì)算”（Private Cloud Compute）而設(shè)計(jì)的大型服務(wù)器語(yǔ)言模型——服務(wù)器AFM。

蘋果披露，訓(xùn)練模型采用了谷歌研發(fā)的第四代AI ASIC芯片TPUv4和更新一代的芯片TPUv5。蘋果在8192塊TPUv4 芯片上從無(wú)到有訓(xùn)練服務(wù)器AFM，使用4096的序列長(zhǎng)度和4096個(gè)序列的批量大小，進(jìn)行6.3萬(wàn)億token訓(xùn)練。端側(cè)AFM在2048塊TPUv5p芯片上進(jìn)行訓(xùn)練。

此外，Anthropic這家被譽(yù)為“OpenAI勁敵”的人工智能初創(chuàng)公司，據(jù)悉是谷歌TPU芯片的早期用戶之一。Anthropic使用谷歌Cloud TPU v5e芯片為其大語(yǔ)言模型（LLM）Claude提供硬件支持，以加速模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程。Hugging Face和AssemblyAI這兩家同樣在人工智能領(lǐng)域備受矚目的初創(chuàng)公司也在大規(guī)模使用谷歌TPU芯片來(lái)支持其AI應(yīng)用。

另外，許多科研機(jī)構(gòu)也在使用谷歌TPU芯片來(lái)支持其AI相關(guān)的研究項(xiàng)目。這些機(jī)構(gòu)可以利用TPU芯片的高性能計(jì)算能力來(lái)加速實(shí)驗(yàn)過(guò)程，推動(dòng)科研進(jìn)展。一些教育機(jī)構(gòu)也將谷歌TPU芯片用于教學(xué)和培訓(xùn)目的，幫助學(xué)生和研究人員學(xué)習(xí)和掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

寫在最后

長(zhǎng)期以來(lái)，英偉達(dá)的高性能GPU在高端人工智能模型訓(xùn)練市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位，包括OpenAI、微軟、Anthropic在內(nèi)的多家科技公司紛紛采用其GPU來(lái)加速模型訓(xùn)練。但在過(guò)去幾年里，英偉達(dá)GPU始終供不應(yīng)求，為此谷歌、Meta、甲骨文及特斯拉等企業(yè)都在自研芯片，以滿足各自人工智能系統(tǒng)與產(chǎn)品開發(fā)的需求。

不僅如此，如谷歌，雖然TPU最初是為內(nèi)部工作負(fù)載而創(chuàng)建，而其憑借著諸多優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)在正得到更廣泛的應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和市場(chǎng)的不斷擴(kuò)大，未來(lái)可能會(huì)有更多的企業(yè)選擇使用谷歌TPU芯片來(lái)滿足其AI計(jì)算需求。