芯片世界观 | 谷歌TPU抢夺AI高地没戏？英伟达Volta凭啥成最热AI网红

去年，英伟达 GPU技术大会上，首席执行官黄仁勋在演讲中公布了新的Pascal GPU架构，第一款产品便是Tesla P100。虽然没有提及消费级显卡，但是表示基于Pascal的GTX 1080将在几个月后发布。

在今年的GPU大会上，英伟达发布了最新的GPU架构Volta。Volta架构的第一款产品是Tesla V100，将用于数据中心。Tesla V100有两种，一种是通过英伟达专有的NVLink与服务器（或者其他V100）互连的夹层卡（如下图所示）；另一种是双宽PCIE卡。

V100相比P100，要大一些、更强悍、更具震慑力。芯片面积为815mm，采用台积电先进的12nm FinFET工艺，拥有210亿个晶体管。

对这个一时间走红的V100，我们如何理性看待？

对于台积电12nm FinFET工艺，只是16nm FF工艺的一个稍稍改进版。这在晶体管面密度方面，Volta与Pascal近乎相同。工艺的改进，带来的优势主要在功率方面。不过，V100的确是一个令人印象深刻的芯片。

Volta独特之处在于包含了640个新增的张量核（Tensor Core）。Tensor Core执行专门的矩阵运算。谷歌TPU以及ASIC对通用AI芯片造成威胁。英伟达的战略就是，将TPU融入自己的产品中，粗暴地将TPU作为一个专门的子处理器融合入其GPU中。Tensor Core的速度非常快，相比Pascal，速度提升了5倍。

Tensor Core有助于提升推理处理的性能。英伟达声称V100在推理处理方面大约是P100的3倍，但是英伟达并没有与谷歌TPU进行对比。很明显，英伟达尽全力表现自己就是为了否定TPU以及ASIC的独特优势。

去年，英伟达推出DGX-1这个超级计算机，今年DGX-1已经升级为DGX-1V，配备Volta V100和新的NVLink 2.0（带宽为旧接口的两倍）。

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在黄仁勋GTC 2017主题演讲中，也可以了解到下一代PX平台Xavier的细节。Xavier性能表现的关键在于内置了Volta GPU，而Tensor Core的存在使Xavier的高效能性得以实现。

自动去年10月英伟达Drive PX 2被特斯拉采用，英伟达逐渐建立起其在自动驾驶领域的地位，并获得了高速的发展与增长。

今年，英伟达似乎会加快Xavier在自动驾驶领域的部属。英伟达还宣布和丰田合作，丰田将采用英伟达DRIVE PX车载AI计算平台，并希望在2020年左右将自动驾驶车推向市场。

我相信英伟达在自驾车的处理器方面遥遥领先，汽车行业将或多或少将英伟达的处理平台作为标准。即便英特尔将Mobileye收入囊中，但似乎已经太晚了。

说了这么多，我对于英伟达的关注已经很久，我相信消费级基于Volta的产品也不会太遥远。

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