人總是不滿足的，在如今科技發(fā)展迅速的時(shí)代，我們過(guò)于的依賴著計(jì)算機(jī)，我們期待著它可以像真正的人類一樣與我們交朋友，陪我們說(shuō)話，陪我們戲耍。然而，這些人工智能的實(shí)現(xiàn)需要有強(qiáng)大的科技支持，計(jì)算機(jī)索要實(shí)現(xiàn)的計(jì)算甚至?xí)^(guò)最先進(jìn)的機(jī)器的計(jì)算極限。

　　面對(duì)日益升級(jí)的需求，大型科技公司想要從生物學(xué)中尋找一些啟示。他們正在反思計(jì)算機(jī)的本質(zhì)，想要研發(fā)出一種更像人腦的機(jī)器。

　　計(jì)算機(jī)的新發(fā)展可能會(huì)削弱芯片界大佬英特爾的實(shí)力，并會(huì)從根本上改變年產(chǎn)值高達(dá)3350億美元的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)。半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)是當(dāng)前各種高科技產(chǎn)品的關(guān)鍵所在。

　　圖：微軟的Xuedong Huang（左）和Doug Burger（右）都認(rèn)為公司需要致力于研發(fā)專門化芯片

　　半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，計(jì)算機(jī)制造商都在使用一種單一的、適用于各種情況的芯片。作為全球最大的半導(dǎo)體芯片制造商，英特爾一直以來(lái)都是這種芯片的主要生產(chǎn)商。

　　如今，計(jì)算機(jī)工程師們正在研發(fā)新型芯片。新型機(jī)器的運(yùn)作將會(huì)細(xì)分為多個(gè)小部分，而每一種小分工都需要自己獨(dú)有的芯片。另外，這種專門化芯片的能耗將大大減少。

　　谷歌的數(shù)據(jù)中心的變革預(yù)示著該行業(yè)的其他公司也將迎來(lái)一些變化。谷歌的大部分服務(wù)器仍然在使用中央處理器，不過(guò)他們也在和一些定制芯片供應(yīng)商合作。另外，谷歌還在研發(fā)可以進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別和其他人工智能應(yīng)用的算法。

　　谷歌的變革是出于公司自身發(fā)展的需要。多年來(lái)，谷歌一直運(yùn)營(yíng)著世界上最大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。雖然這一數(shù)據(jù)帝國(guó)涉及世界眾多地區(qū)，但是對(duì)于谷歌的研發(fā)來(lái)說(shuō)還是不夠的。

　　2011年，谷歌最著名的工程師之一Jeff Dean負(fù)責(zé)的研究小組，就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了一番研究。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究有助于實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)算法的自我學(xué)習(xí)。

　　幾個(gè)月后，Dean和他的團(tuán)隊(duì)建立了一個(gè)升級(jí)版的口語(yǔ)識(shí)別服務(wù)，該服務(wù)的精確度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于當(dāng)時(shí)谷歌所推出的服務(wù)。不過(guò)，要想實(shí)現(xiàn)這一功能，僅靠谷歌當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心是不夠的。

　　于是，Dean提出谷歌可以為這種人工智能專門打造一款計(jì)算機(jī)芯片。

　　數(shù)據(jù)中心發(fā)生的變化正在逐漸蔓延到科技領(lǐng)域的其他部分。在接下來(lái)的幾年里，像谷歌、蘋果和三星這些公司都將推出適用于智能手機(jī)的人工智能芯片。微軟也正在為增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)頭顯設(shè)計(jì)一款芯片。另外，像谷歌、豐田這些公司還在研發(fā)適用于自動(dòng)駕駛汽車的芯片。

　　微軟：從英特爾的C.P.U.到自己的F.P.G.A.

　　當(dāng)今市面上的芯片，有的是用于存儲(chǔ)信息，有的是應(yīng)用于玩具和電視機(jī)，還有一些則是安裝在各種計(jì)算機(jī)程序里，比如用于創(chuàng)建全球變暖模型的超級(jí)計(jì)算機(jī)、個(gè)人電腦或者智能手機(jī)。

　　穆爾定律（Moore’s Law）指出，因特網(wǎng)上的通信量大約每年要翻一番。該定律是由英特爾的聯(lián)合創(chuàng)始人Gordon Moore提出的。隨著芯片的不斷發(fā)展，IBM的著名研究人員Robert Dennard又提出了登納德縮放比例定律（Dennard Scaling）。

　　到了2010年，人們發(fā)現(xiàn)，通信量翻一番實(shí)際所需的時(shí)間要長(zhǎng)于穆爾定律的預(yù)測(cè)。另外，登納德縮放比例定律也開始不適用，因?yàn)樾酒O(shè)計(jì)者發(fā)現(xiàn)，用來(lái)制造處理器的物理材料已經(jīng)達(dá)到了極限。也就是說(shuō)，如果公司想要制造出計(jì)算能力更強(qiáng)的芯片，不能再僅靠處理器的升級(jí)，而是需要更多的電腦、更多的空間和更多的能耗。

　　工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的研究人員一直在努力發(fā)展穆爾定律，探索全新的芯片材料和設(shè)計(jì)技術(shù)。但是，微軟的研究員Doug Burger卻有著不同的想法，他提出，可以不要依賴于中央處理器的穩(wěn)定演進(jìn)，而是把一些負(fù)載轉(zhuǎn)移到專門化芯片上。

　　在2010年圣誕節(jié)期間，Burger與微軟的其他幾位芯片研究人員一起開始探索新的硬件，用以改進(jìn)微軟的搜索引擎Bing。

　　當(dāng)時(shí)，微軟剛剛開始改進(jìn)Bing的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法可以通過(guò)分析人們使用服務(wù)的方式來(lái)改進(jìn)搜索結(jié)果。盡管構(gòu)建這種算法的要求比建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要求要低，但是現(xiàn)有的芯片也還是很難滿足它的發(fā)展需求。

　　Burger和他的團(tuán)隊(duì)研究了多種方案，最后決定使用現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（F.P.G.A.）。一直以來(lái)，像Windows這樣的軟件使用的都是英特爾的中央處理器（C.P.U.），并且這些軟件是不能對(duì)芯片進(jìn)行重新編程。

　　不過(guò)，有了F.P.G.A.以后，微軟的軟件就可以對(duì)芯片進(jìn)行編程了。

　　微軟在2015年開始批量安裝這種芯片。現(xiàn)在，幾乎每一個(gè)連接到微軟數(shù)據(jù)中心的新服務(wù)器都配有一個(gè)這樣的可編程芯片。另外，這種芯片對(duì)微軟的搜索引擎Bing和云計(jì)算Azure都大有幫助。

　　發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓電腦學(xué)會(huì)“傾聽”

　　2016年秋季，和谷歌的工程師Jeff Dean一樣，微軟的另一支研究團(tuán)隊(duì)也建立了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別時(shí)，準(zhǔn)確率要比一般人高。

　　圖：圖為谷歌最著名的工程師之一Jeff Dean。他曾經(jīng)提出，公司應(yīng)該研發(fā)一種專門用于人工智能的芯片。如今，這種芯片已經(jīng)有了，它就是谷歌自己設(shè)計(jì)的Tensor處理單元（T.P.U.）

　　黃學(xué)東是微軟語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。他和自己的團(tuán)隊(duì)在訓(xùn)練微軟的語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)時(shí)，使用的是由Nvidia制造的專門芯片，而不再像以前一樣過(guò)分依賴于英特爾的芯片。

　　黃學(xué)東表示，這種專門化芯片讓他們把原本至少需要5年才能趕上的差距，僅用1年就趕上了。

　　不過(guò)這種芯片也存在一個(gè)問題，那就是用這種方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的話，需要進(jìn)行大量的試驗(yàn)。研究人員必須反復(fù)進(jìn)行訓(xùn)練，并且還要不停地調(diào)整算法以及改進(jìn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。另外，在任何給定的時(shí)間內(nèi)，這個(gè)過(guò)程都會(huì)出現(xiàn)上百種算法，這就需要強(qiáng)大的計(jì)算能力的支持，而僅僅使用標(biāo)準(zhǔn)化芯片的話是不能滿足這一需求。

　　因此，一些領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)公司正在用一種被稱為圖形處理單元（G.P.U.）的芯片訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種低能耗的芯片主要是由Nvidia制造的，它們?cè)臼怯脕?lái)處理游戲等軟件的圖像。另外，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算中，G.P.U.的運(yùn)行速度要比C.P.U.快得多。

　　NVIDIA的蓬勃發(fā)展就是得益于這種芯片的流行?，F(xiàn)在，NVIDIA正在為美國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭和世界上最大的一些網(wǎng)絡(luò)公司生產(chǎn)這種芯片，其中一些中國(guó)企業(yè)的需求尤為龐大。在過(guò)去的一年中，NVIDIA的季度收入增長(zhǎng)了兩倍，已經(jīng)超過(guò)4.09億美元。

　　專門化芯片將越來(lái)越流行

　　目前，很多公司在發(fā)展自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，主要就是使用G.P.U.，不過(guò)它只是這一工程的一部分。一旦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就某個(gè)任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練以后，它就需要專門用于執(zhí)行這一任務(wù)。

　　例如，在進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別算法的訓(xùn)練以后，微軟將會(huì)把它加入在線服務(wù)，用于識(shí)別人們對(duì)智能手機(jī)發(fā)出的語(yǔ)音指令。

　　谷歌已經(jīng)打造出了自己的專門化芯片，就是上文提到過(guò)的T.P.U.；Nvidia正在打造類似的芯片；微軟則是讓Altera幫忙制造了一款專門化芯片。

　　其他的公司也緊隨其后。比如，專注于為智能手機(jī)制造芯片的Qualcomm和一些創(chuàng)企也在研發(fā)人工智能芯片。市場(chǎng)研究公司IDC預(yù)測(cè)，到2021年，配備這類芯片的服務(wù)器的總收入將達(dá)到68億美元，約占整個(gè)服務(wù)器市場(chǎng)的10%。

　　圖：谷歌平臺(tái)的副總裁Bart Sano認(rèn)為，專門化芯片對(duì)公司的運(yùn)營(yíng)仍然不太重要

　　Burger指出，在微軟的全球網(wǎng)絡(luò)中，這類芯片仍然只是相對(duì)較小的一個(gè)部分。谷歌平臺(tái)的副總裁Bart Sano也認(rèn)為，專門化芯片對(duì)公司的運(yùn)營(yíng)并不是太重要。

　　Mike Mayberry是英特爾實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人，他并不是太重視對(duì)專門化芯片的研發(fā)。這可能是因?yàn)橛⑻貭柨刂浦?0%以上的數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)，所以它一直是傳統(tǒng)芯片的最大生產(chǎn)商。在Mike Mayberry看來(lái)，如果中央處理器進(jìn)行適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)，完全不需要其他芯片的幫助，就能滿足當(dāng)前的需求。

　　兩年前，英特爾花了167億美元收購(gòu)了Altera，就是上文提到過(guò)的那家為微軟研發(fā)可編程芯片的公司。這也是英特爾至今為止最大的收購(gòu)案。去年，英特爾又以4.08億美元的價(jià)格收購(gòu)了Nervana?，F(xiàn)在，英特爾和Nervana的團(tuán)隊(duì)合作，共同研發(fā)用于訓(xùn)練和運(yùn)作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片。

　　硅谷的風(fēng)投公司Sequoia Capital的合伙人Bill Coughran表示，英特爾需要考慮一下如何在不影響自己的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的情況下，進(jìn)軍新的領(lǐng)域。

　　目前，英特爾不僅要和Nvidia、Qualcomm這樣的芯片制造商競(jìng)爭(zhēng)，還要和谷歌、微軟這樣的公司競(jìng)爭(zhēng)。

　　谷歌正在設(shè)計(jì)第二代T.P.U.芯片。公司表示，這種芯片會(huì)在今年晚些時(shí)候投入使用。

　　目前這些變化還只是發(fā)生于大型數(shù)據(jù)中心內(nèi)部，蔓延到其他行業(yè)應(yīng)該就只是時(shí)間問題。