AlphaGo来袭：英特尔和英伟达缘应未雨绸缪？
2017-05-24 09:08
日前，去年击败世界围棋第一人李世石，由谷歌收购的DeepMind开发的围棋AI—AlphaGo移师中国，再战目前等级分排名世界第一的中国棋手柯洁九段，且率先拿下一局暂时领先的消息再次引发了业内对于AlphaGo的关注。那么问题来了，AlphaGo缘何如此的“聪明”和超乎人类的思考和反应能力？
就在AlphaGo与柯洁“人机大战”不久前，谷歌 I/O 2017 大会上，，谷歌“移动为先”向“AI优先”再次升级，其中最典型的表现之一就是更新和升级了去年I/O 2017 大会上公布的TPU（Tensor Processing Unit），一款谷歌自己高度定制化的AI（针对AI算法，例如其自己开发的Tensor Flow深度学习架构）芯片，也是AlphaGo背后的功臣，即AlphaGo能以超人的熟练度下围棋都要靠训练神经网络来完成，而这又需要计算能力（硬件越强大，得到的结果越快），TPU就充当了这个角色，更重要的是借此显现出了在AI芯片领域相对于英特尔的CPU和英伟达GPU的优势。何以见得？
据称，在去年的“人机大战”中，起初AlphaGo的硬件平台采用的是CPU + GPU，即AlphaGo的完整版本使用了40个搜索线程，运行在48颗CPU和8块GPU上，AlphaGo的分布式版本则利用了更多的芯片，40个搜索线程运行在1202颗CPU和176颗GPU上。这个配置是和当时樊麾比赛时使用的，所以当时李世石看到AlphaGo与樊麾的对弈过程后对“人机大战”很有信心。但是就在短短的几个月时间，谷歌就把运行AlphaGo的硬件平台换成了TPU，之后对战的结果是AlphaGo以绝对优势击败了李世石，也就是说采用TPU之后的AlphaGo的运算速度和反应更快。究竟TPU与CPU和GPU相比到底有多大的优势（例如性能和功耗）？
据谷歌披露的TPU相关文件显示，其TPU 与服务器级的英特尔Haswell CPU 和英伟达 K80 GPU 进行比较，这些硬件都在同一时期部署在同个数据中心。测试负载为基于 TensorFlow 框架的高级描述，应用于实际产品的 NN 应用程序（MLP，CNN 和 LSTM），这些应用代表了
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