英伟达、英特尔“互怼”：A I需要什么芯片？
5月底，阿法狗横扫柯杰之势，顺势推出其用于阿法狗的二代AI架构芯片TPU2，还因此发布论文显示TPU的速度比现行的CPUGPU高30倍；争锋相对的，GPU巨头英伟达CEO黄仁勋在随后的年度开发大会上称：TPU太僵化，英特尔的FPGAs太耗能。英特尔的CPU、英伟达的GPU、TPU，现在的A I底层芯片接近“三国杀”的局面。有趣的是，他们比的不是谁的技术更强，而是谁的路子是正确的。
前端数据获取，后端决策控制都需要CPU，中间GPU的并行计算优势更大，而TPU在长期训练上成本能耗都低，三者配合才构成完整的AI。
——— 一位业内人士评价
从C P U到T P U变了什么?
CPU，GPU，TPU都是一种芯片架构，他们的区别是什么呢 ?“ 简单理解 ，CPU是一个大学生，会一些专业技能(比如说游戏办公等日常任务)；GPU是一个高中生，课本知识学得很好(比如说图像识别)；TPU则是小学生，只知道1+ 1= 2。”爱活网创始人刘泽申说，CPU可以完成不同的任务，但在功耗成本一定情况下，计算能力很难再提升了；TPU很“白痴”，但功耗更低，并行更多，GPU介乎两者之间。“简单说来，就是一个公司有钱请30个大学生或者3万个小学生，要 怎 么 分 配 就 看 你 的 需求。”
那AI需要什么。“AI实际上就是暴力计算，需要的是海量计算，简单说来就是训练与推理，不断优化从A点到B点的路线，”一位A I创业者开玩笑说，这相当于算30万题1+1，30万个小学生速度肯定比30个精算师快，“其实可以理解人工智能底层需求实际上是最 白痴 的。”
但英伟达不这么看。有英伟达相关人士告诉南都记者，TPU的缺陷在于不能更换任务，灵活性差。不过，反过来在“怼”传统芯片老大CPU上，英伟达表示，“A I需要工作负载与加速运算。”黄仁勋在一篇博文里说，以前那种花数十亿美元的CPU节点来打造数据中心已经不适应AI的大规模运作。“目前亚马逊等主流前端应用厂商都在英伟达芯片上开发其软件系统。
“未来算法越来越专用化，AI需要海量迭代的暴力计算能力，从这个角度说，CPU确实没以前那么重要了。”驭势科技创始人，前英特尔研究院院长吴甘沙告诉南都记者，“但反过来AI是一个系统，不只是一个算法，CPU还是标配。”
“AI还是需要像CPU这样的全能选手作为支撑，”英特尔相关人士告诉南都记者，没有一把钥匙开万把锁，“英特尔的Xeon占全球支援AI应用服务器芯片市场超过97%。”从这个角度说，CPU可能在服务器后端连接作用更加明显。
“三国杀”怎么杀?
在面对TPU上，黄仁勋说：“人们无需再投资建立一个TPU，我们有现成的，而且由世界上最优秀的芯片设计师设计。”
一位A I创业者告诉媒体，英伟达的好处在于其开源，不锁定使用服务，这对于开发者很重要。
至于CPU老大英特尔，其相关人士则告诉南都记者，“很多企业用户已经有很多CPU，他们更希望利用现有资产。”但英特尔也意识到CPU的运算能力接近极致，通过“买买买”来扩充自己的版图，这两年就有167亿美元收购FPGA (介于TPU与GPU的一种架构)生产商Altera公司、153亿美元收购自动驾驶方案的Mobileye以及深度学习神经网络的NervanaSystems。英特尔研究院院长宋继强在今年展示了利用Nervana优势推出专用AI芯片LakeCrest，这也是他目前主流的“CPU +FPG A”架构———不忘老本行，新趋势也不掉队。
GPU，FPGA,ASIC,TPC，大家更看好哪个呢?谁有可能成为未来AI领域的芯片霸主呢?
有竞争才能发展。
我觉得gpu可能会更好点
MDD 行外人看着好累啊
TPU以前没听说过，不过感觉这好想是未来的趋势。
TPU以前没听说过，不过感觉这好想是未来的趋势。
TPU以前没听说过，不过感觉这好想是未来的趋势。
看看学习
很新潮的东西啊
感觉对这些东西好陌生啊，知道CPU，X86架构
我对此外行 围观一下
不知道，看起来很厉害的样子。
看起来很厉害的样子
FPGA吧，感觉现在的FPGA越来越强大，现在已经逐步入侵了DSP领域，相信在今后的发展中，随之成本的降低等，会越来约普及
学学，看好soc
这波怼的可以。
FPGA的功耗是一个问题...
支持FPGA为佳吧，
不知道，看起来很厉害的样子
各有所长，还是看最终需求，搭配着用吧。
市场决定，各自有各自的应用场合。
感觉对这些东西好陌生啊
会不会最后来个“你中有我，我中有你”
围观 准备西瓜。
高处理器啊！
好陌生
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为什么要怼?
路过路过路过路过路过路过路过路过
AI芯片是未来的主流了
AI应该多家竞争更好
发展前景还很大
CPU +FPG A 不错
外行 不懂
看看学习
学学，看好soc
很新潮的东西啊
不是说要使用FPGA么