Google I/O是由Google舉行的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)者年會(huì)，討論的焦點(diǎn)是用Google和開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。這個(gè)年會(huì)自2008年開(kāi)始舉辦，到今年已經(jīng)是舉辦的第9屆了。

在今年的年會(huì)上，Google主要發(fā)布了以下8種產(chǎn)品：智能助手Google Assistant，與Amazon Echo競(jìng)爭(zhēng)的無(wú)線揚(yáng)聲器和語(yǔ)音命令設(shè)備Google Home，消息應(yīng)用Allo，視頻呼叫應(yīng)用Duo，VR平臺(tái)Daydream，獨(dú)立應(yīng)用程序的支持Android Wear 2.0，允許不安裝而使用應(yīng)用的Android Instant Apps，以及允許在Chromebook上使用Android應(yīng)用Google Play on Chrome OS。

而這8中產(chǎn)品主要都集中在了軟件領(lǐng)域。

(Google I/O 2016現(xiàn)場(chǎng)圖)

在Google I/O 2016的主題演講進(jìn)入尾聲時(shí)，Google的CEO皮采提到了一項(xiàng)他們這段時(shí)間在AI和機(jī)器學(xué)習(xí)上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit(張量處理單元)的處理器，簡(jiǎn)稱TPU。在大會(huì)上皮采只是介紹了這款TPU的一些性能指標(biāo)，并在隨后的博客中公布了一些使用場(chǎng)景，并沒(méi)有對(duì)這款處理器的架構(gòu)以及內(nèi)部的運(yùn)作機(jī)制進(jìn)行詳細(xì)闡述，所以我們也許需要從一些常見(jiàn)的處理器的結(jié)構(gòu)出發(fā)，試圖猜測(cè)與探究下這款用于機(jī)器學(xué)習(xí)的專屬芯片到底有著怎樣的一個(gè)面孔。

(Tensor processing unit實(shí)物圖 )

首先我們先來(lái)看看我們最熟悉的中央處理器(Central Processing Unit)，簡(jiǎn)稱CPU。它是一種超大規(guī)模的集成芯片，而且是一種通用芯片，也就是說(shuō)，它可以用它來(lái)做很多種類(lèi)的事情。我們?nèi)粘Ｊ褂玫碾娔X使用的處理器基本上都是CPU，看個(gè)電影、聽(tīng)個(gè)音樂(lè)、跑個(gè)代碼，都沒(méi)啥問(wèn)題。

我們來(lái)看看CPU的結(jié)構(gòu)

CPU主要包括運(yùn)算器(ALU，Arithmetic and Logic Unit)和控制器(CU，Control Unit)兩大部件。此外，還包括若干個(gè)寄存器和高速緩沖存儲(chǔ)器及實(shí)現(xiàn)它們之間聯(lián)系的數(shù)據(jù)、控制及狀態(tài)的總線。從上面的敘述我們可以看出，CPU主要包含運(yùn)算邏輯器件、寄存器部件以及控制部件等。

(CPU結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化圖)

從字面上我們也很好理解，運(yùn)算邏輯器件主要執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算、移位等操作，以及地址運(yùn)算和轉(zhuǎn)換;寄存器件主要用于保存運(yùn)算中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)以及指令等;控制器件則是負(fù)責(zé)對(duì)指令譯碼，并且發(fā)出為完成每條指令所要執(zhí)行的各個(gè)操作的控制信號(hào)。

我們可以運(yùn)用下面這張圖來(lái)說(shuō)明一條指令在CPU中執(zhí)行的大致過(guò)程：

(CPU執(zhí)行指令圖 )

CPU從程序計(jì)數(shù)器取到指令，通過(guò)指令總線將指令送至譯碼器，將轉(zhuǎn)譯后的指令交給時(shí)序發(fā)生器與操作控制器，然后運(yùn)算器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，通過(guò)數(shù)據(jù)總線將數(shù)據(jù)存至數(shù)據(jù)緩存寄存器。

我們從CPU的結(jié)構(gòu)以及執(zhí)行過(guò)程可以看出，CPU遵循的是馮諾依曼架構(gòu)，馮諾依曼的核心就是：存儲(chǔ)程序，順序執(zhí)行。

從上面的描述我們可以看出，CPU就像一個(gè)有條不紊的管家，我們吩咐的事情總是一步一步來(lái)做。但是隨著摩爾定律的推進(jìn)以及人們對(duì)更大規(guī)模與更快處理速度的需求的增加，CPU好像執(zhí)行起任務(wù)來(lái)就不那么令人滿意了。于是人們就想，我們可不可以把好多個(gè)處理器放在同一塊芯片上，讓他們一起來(lái)做事，這樣效率是不是就會(huì)高很多，這是GPU就誕生了。

GPU誕生了

GPU全稱為Graphics Processing Unit，中文為圖形處理器，就如它的名字一樣，GPU最初是用在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備(如平板電腦、智能手機(jī)等)上運(yùn)行繪圖運(yùn)算工作的微處理器。因?yàn)閷?duì)于處理圖像數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，圖像上的每一個(gè)像素點(diǎn)都有被處理的需要，這是一個(gè)相當(dāng)大的數(shù)據(jù)，所以對(duì)于運(yùn)算加速的需求圖像處理領(lǐng)域最為強(qiáng)烈，GPU也就應(yīng)運(yùn)而生。

通過(guò)CPU與GPU結(jié)構(gòu)上的對(duì)比我們可以看出，CPU功能模塊很多，能適應(yīng)復(fù)雜運(yùn)算環(huán)境;GPU構(gòu)成則相對(duì)簡(jiǎn)單，大部分晶體管主要用于構(gòu)建控制電路(比如分支預(yù)測(cè)等)和Cache，只有少部分的晶體管來(lái)完成實(shí)際的運(yùn)算工作。而GPU的控制相對(duì)簡(jiǎn)單，且對(duì)Cache的需求小，所以大部分晶體管可以組成各類(lèi)專用電路、多條流水線，使得GPU的計(jì)算速度有了突破性的飛躍，擁有了更強(qiáng)大的處理浮點(diǎn)運(yùn)算的能力。當(dāng)前最頂級(jí)的CPU只有4核或者6核，模擬出8個(gè)或者12個(gè)處理線程來(lái)進(jìn)行運(yùn)算，但是普通級(jí)別的GPU就包含了成百上千個(gè)處理單元，高端的甚至更多，這對(duì)于多媒體計(jì)算中大量的重復(fù)處理過(guò)程有著天生的優(yōu)勢(shì)。

這就好比在畫(huà)一幅畫(huà)的時(shí)候CPU是用一支筆一筆一筆的來(lái)畫(huà)，而GPU則是多支筆對(duì)不同的位置同時(shí)進(jìn)行描繪，那自然效率就是突飛猛進(jìn)的。

(英特爾CPU與英偉達(dá)GPU浮點(diǎn)運(yùn)算性能對(duì)比圖)

雖然GPU是為了圖像處理而生的，但是我們通過(guò)前面的介紹可以發(fā)現(xiàn)，它在結(jié)構(gòu)上并沒(méi)有專門(mén)為圖像服務(wù)的部件，只是對(duì)CPU的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化與調(diào)整，所以現(xiàn)在GPU不僅可以在圖像處理領(lǐng)域大顯身手，它還被用來(lái)科學(xué)計(jì)算、密碼破解、數(shù)值分析，海量數(shù)據(jù)處理(排序，Map-Reduce等)，金融分析等需要大規(guī)模并行計(jì)算的領(lǐng)域。所以GPU也可以認(rèn)為是一種較通用的芯片。

FPGA應(yīng)運(yùn)而生

隨著人們的計(jì)算需求越來(lái)越專業(yè)化，人們希望有芯片可以更加符合我們的專業(yè)需求，但是考慮到硬件產(chǎn)品一旦成型便不可再更改這個(gè)特點(diǎn)，人們便開(kāi)始想，我們可不可以生產(chǎn)一種芯片，讓它硬件可編程。也就是說(shuō)——

這一刻我們需要一個(gè)比較適合對(duì)圖像進(jìn)行處理的硬件系統(tǒng)，下一刻我們需要一個(gè)對(duì)科學(xué)計(jì)算比較適合的硬件系統(tǒng)，但是我們又不希望焊兩塊板子，這個(gè)時(shí)候FPGA便應(yīng)運(yùn)而生。

FPGA是Field Programmable Gate Array的簡(jiǎn)稱，中文全稱為場(chǎng)效可編程邏輯閘陣列，它是作為專用集成電路領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的，既解決了全定制電路的不足，又克服了原有可編程邏輯器件門(mén)電路數(shù)有限的缺點(diǎn)。

FPGA運(yùn)用硬件描述語(yǔ)言(Verilog或VHDL)描述邏輯電路，可以利用邏輯綜合和布局、布線工具軟件，快速地?zé)浿罠PGA上進(jìn)行測(cè)試。人們可以根據(jù)需要，通過(guò)可編輯的連接，把FPGA內(nèi)部的邏輯塊連接起來(lái)。這就好像一個(gè)電路試驗(yàn)板被放在了一個(gè)芯片里。一個(gè)出廠后的成品FPGA的邏輯塊和連接可以按照設(shè)計(jì)者的需要而改變，所以FPGA可以完成所需要的邏輯功能。

(FPGA結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖)

FPGA這種硬件可編程的特點(diǎn)使得其一經(jīng)推出就受到了很大的歡迎，許多ASIC(專用集成電路)就被FPGA所取代。這里需要說(shuō)明一下ASIC是什么。ASIC是指依產(chǎn)品需求不同而定制化的特殊規(guī)格集成電路，由特定使用者要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計(jì)、制造。這里之所以特殊說(shuō)明是因?yàn)槲覀兿旅娼榻B的TPU也算是一種ASIC。

FPGA與ASIC芯片各有缺點(diǎn)，F(xiàn)PGA一般來(lái)說(shuō)比ASIC的速度要慢，而且無(wú)法完成更復(fù)雜的設(shè)計(jì)，并且會(huì)消耗更多的電能;而ASIC的生產(chǎn)成本很高，如果出貨量較小，則采用ASIC在經(jīng)濟(jì)上不太實(shí)惠。但是如果某一種需求開(kāi)始增大之后， ASIC的出貨量開(kāi)始增加，那么某一種專用集成電路的誕生也就是一種歷史趨勢(shì)了，我認(rèn)為這也是Google生產(chǎn)Tensor processing unit的一個(gè)重要出發(fā)點(diǎn)。至此，TPU便登上歷史舞臺(tái)。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法越來(lái)越多的應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域并表現(xiàn)出優(yōu)越的性能，例如街景、郵件智能回復(fù)、聲音搜索等，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法硬件上的支持也越來(lái)越成為一種需要。目前很多的機(jī)器學(xué)習(xí)以及圖像處理算法大部分都跑在GPU與FPGA上面，但是通過(guò)上面的講述我們可以知道，這兩種芯片都還是一種通用性芯片，所以在效能與功耗上還是不能更緊密的適配機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而且Google一直堅(jiān)信偉大的軟件將在偉大的硬件的幫助下更加大放異彩，所以Google便在想，我們可不可以做出一款專用機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的專用芯片，TPU便誕生了。

(TPU板卡圖)

Google想做一款專用機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的專用芯片——TPU

從名字上我們可以看出，TPU的靈感來(lái)源于Google開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow，所以目前TPU還是只在Google內(nèi)部使用的一種芯片。

Google其實(shí)已經(jīng)在它內(nèi)部的數(shù)據(jù)中心跑TPU跑了一年多了，性能指標(biāo)杠杠的，大概將硬件性能提升了7年的發(fā)展時(shí)間，約為摩爾定律的3代。對(duì)于性能來(lái)說(shuō)，限制處理器速度的最大兩個(gè)因素是發(fā)熱與邏輯門(mén)的延遲，其中發(fā)熱是限制速度最主要的因素?，F(xiàn)在的處理器大部分使用的是CMOS技術(shù)，每一個(gè)時(shí)鐘周期都會(huì)產(chǎn)生能量耗散，所以速度越快，熱量就越大。下面是一張CPU時(shí)鐘頻率與能量消耗的關(guān)系，我們可以看到，增長(zhǎng)是指數(shù)性的。

(CPU時(shí)鐘頻率與功耗關(guān)系圖 )

從TPU的外觀圖我們可以看出，其中間突出一塊很大的金屬片，這便是為了可以很好地對(duì)TPU高速運(yùn)算是產(chǎn)生大量的熱進(jìn)行耗散。

TPU的高性能還來(lái)源于對(duì)于低運(yùn)算精度的容忍，也就是說(shuō)每一步操作TPU將會(huì)需要更少的晶體管。在晶體管總?cè)萘坎蛔兊那闆r下，我們就可以單位時(shí)間在這些晶體管上運(yùn)行更多的操作，這樣我們就可以以更快的速度通過(guò)使用更加復(fù)雜與強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法得到更加智能的結(jié)果。我們?cè)赥PU的板子上看到了插條，所以目前Google使用TPU的方式是將載有TPU的板子插在數(shù)據(jù)中心機(jī)柜的硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器插槽里來(lái)使用。

而且我覺(jué)得TPU的高性能還來(lái)源于它數(shù)據(jù)的本地化。對(duì)于GPU，從存儲(chǔ)器中取指令與數(shù)據(jù)將耗費(fèi)大量的時(shí)間，但是機(jī)器學(xué)習(xí)大部分時(shí)間并不需要從全局緩存中取數(shù)據(jù)，所以在結(jié)構(gòu)上設(shè)計(jì)的更加本地化也加速了TPU的運(yùn)行速度。

(AlphaGo對(duì)戰(zhàn)李世乭比賽中使用的載有TPU的服務(wù)器機(jī)架，不知道為什么側(cè)面貼的圍棋圖有種萌感。)

在Google數(shù)據(jù)中心的這一年來(lái)，TPU其實(shí)已經(jīng)干了很多事情了，例如機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)RankBrain，它是用來(lái)幫助Google處理搜索結(jié)果并為用戶提供更加相關(guān)搜索結(jié)果的;還有街景Street View，用來(lái)提高地圖與導(dǎo)航的準(zhǔn)確性的;當(dāng)然還有下圍棋的計(jì)算機(jī)程序AlphaGo，其實(shí)這一點(diǎn)上也有個(gè)很有趣的地方，我們?cè)诿枋鯝lphaGo的那篇Nature文章中看到，AlphaGo只是跑在CPU+GPUs上，文章中說(shuō)AlphaGo的完整版本使用了40個(gè)搜索線程，跑在48塊CPU和8塊GPU上，AlphaGo的分布式版本則利用了更多的機(jī)器，40個(gè)搜索線程跑在1202個(gè)CPU和176塊GPU上。這個(gè)配置是和樊麾比賽時(shí)使用的，所以當(dāng)時(shí)李世乭看到AlphaGo與樊麾的對(duì)弈過(guò)程后對(duì)人機(jī)大戰(zhàn)很有信心。但是就在短短的幾個(gè)月時(shí)間，Google就把運(yùn)行AlphaGo的硬件平臺(tái)換成了TPU，然后對(duì)戰(zhàn)的局勢(shì)就艱難了起來(lái)。

那么除了TPU可以更好更快地運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，Google發(fā)布它還有什么其他目的。我覺(jué)得說(shuō)的玄幻一些，Google也許在下一盤(pán)大棋。

Google說(shuō)他們的目標(biāo)是在工業(yè)界的機(jī)器學(xué)習(xí)方面起到先鋒帶頭作用，并使得這種創(chuàng)新的力量惠及每一位用戶，并且讓用戶更好地使用TensorFlow 和 Cloud Machine Learning。其實(shí)就像微軟為它的HoloLens增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)頭顯配備了全息處理單元(holographic processing unit，HPU)，像TPU這樣的專業(yè)硬件只是它遠(yuǎn)大征程的一小步，不僅僅是想讓自己在公共云領(lǐng)域超過(guò)市場(chǎng)老大Amazon Web Services (AWS)。隨著時(shí)間的推移，Google會(huì)放出更多的機(jī)器學(xué)習(xí)API，現(xiàn)在Google已經(jīng)推出了云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)服務(wù)和視覺(jué)API，我們可以相信，做機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與市場(chǎng)的leader才是Google更大的目標(biāo)。