如何看待 Google TPU？寒武纪芯片较之有哪些优势与不足？

好的，我们来详细地探讨一下 Google TPU 和寒武纪芯片，并进行比较。

Google TPU (Tensor Processing Unit)

概述：

Google TPU 是 Google 为了加速其在人工智能（AI）和机器学习（ML）工作负载方面的计算而设计的专用集成电路（ASIC）。与通用处理器（如 CPU）和图形处理器（GPU）不同，TPU 是为特定任务（张量运算）而优化设计的。TPU 的核心理念是将大量的矩阵乘法和累加（MAC）运算以极高的效率并行执行，这正是深度学习神经网络中最常见的计算模式。

设计理念与优势：

1. 为张量运算而生（DomainSpecific Architecture）：
TPU 的设计完全围绕着神经网络中的核心运算：张量（多维数组）的乘法和累加。
矩阵乘法单元 (MXU)： 这是 TPU 的核心。它包含大量的乘法器和加法器，能够一次性执行大量的 MAC 操作。例如，TPU v2/v3 的 MXU 可以执行高达 45.4 TOPS ( Tera Operations Per Second) 的 INT8 计算。
高吞吐量和低延迟： 通过将运算密集型部分集成在单个芯片上，并采用高度并行化的架构，TPU 能够以极高的吞吐量和相对较低的延迟执行张量运算。

2. 软件栈的紧密集成与优化：
Google 对其 TensorFlow 等深度学习框架进行了深度优化，使其能够充分利用 TPU 的硬件特性。
XLA (Accelerated Linear Algebra)： 这是一个编译器，可以将 TensorFlow 等高层级的计算图转化为优化的低级代码，然后针对 TPU 的特定指令集进行编译和调度。这有助于消除操作间的冗余，合并计算，并优化内存访问。
易用性： 对于使用 Google Cloud Platform (GCP) 的用户来说，TPU 的部署和使用相对简单，Google 提供了成熟的管理工具和支持。

3. 能效比（Performance Per Watt）：
由于是为特定任务设计的，TPU 在执行张量运算时，通常比通用 CPU 或 GPU 具有更高的能效比。这意味着在消耗相同能量的情况下，TPU 可以完成更多的计算。
这对于大规模数据中心和持续运行的 AI 服务至关重要，可以显著降低运营成本。

4. 模型并行与数据并行：
Google 设计了多款 TPU，包括 TPU Pods，它们可以组合成大型计算集群，支持更复杂的模型并行和数据并行策略，从而训练更大的模型和处理更多的数据。

发展历程与主要版本：

第一代 TPU (2015)： 主要用于 Google 内部的推理（inference）。
第二代 TPU (2017)： 开始支持训练（training）和推理，并推出了 TPU Pods，可用于大规模训练。
第三代 TPU (2018/2019)： 进一步提升了计算能力、内存带宽和互连速度，性能翻倍。
第四代 TPU (2021)： 再次提升了性能和能效，并针对更大的模型和更复杂的训练任务进行了优化。引入了新的互连技术，允许更多 TPU 节点高效协同工作。
TPU v5e 和 v5p (20232024): 进一步提升性能和效率，v5e 定位为性价比更高的推理和小型训练，v5p 则专注于超大规模训练。

不足之处与局限性：

1. 通用性差： TPU 最大的优势也是其最大的劣势。它们是为张量运算优化的，因此在执行通用计算任务（如复杂的控制流、浮点运算的精度要求极高的情况、或者非神经网络相关的算法）时，性能会远不如 CPU 或 GPU。
2. 生态系统限制： TPU 主要依赖于 Google 的 TensorFlow 和 JAX 等框架。虽然支持 PyTorch 的工作也在进行，但其生态系统相对 GPU 而言不够开放和广泛。用户通常需要将其工作负载迁移到 Google Cloud Platform (GCP) 才能充分利用 TPU。
3. 硬件可定制性低： 作为 ASIC，TPU 的设计是固定的，用户无法对其进行硬件层面的修改或定制以适应特定的新算法或研究方向。
4. 早期版本延迟问题： 早期版本的 TPU 在某些低精度或小批量场景下，其相对较高的芯片内延迟可能会影响整体性能，但后续版本已显著改进。

寒武纪芯片 (Cambricon)

概述：

寒武纪是中国的 AI 芯片公司，专注于设计和开发面向 AI 应用的专用处理器（包括 NPU Neural Processing Unit）。寒武纪的愿景是提供高性能、低功耗的 AI 计算解决方案，服务于从端侧设备（如手机、摄像头）到云侧数据中心的各种场景。

设计理念与优势：

1. “能通计算架构”（Cambricon's Unified Computing Architecture）：
寒武纪提出了一种创新的计算架构，旨在统一处理不同类型的 AI 算法和应用。它将 AI 计算的核心任务抽象出来，并设计了高效的硬件单元来执行这些任务。
指令集架构 (ISA)： 寒武纪开发了自己优化的 AI ISA，能够高效地映射深度学习模型中的各种操作。
数据流架构： 强调数据在芯片内部的高效流动，减少不必要的内存访问，从而提高吞吐量和能效。

2. 场景适应性与产品线丰富：
寒武纪推出了多款产品，覆盖了不同的应用场景：
寒武纪1A/1H/1M： 主要面向智能手机、安防摄像头等端侧设备，用于加速图像识别、语音识别等任务的推理。这些芯片强调低功耗和高能效比。
寒武纪 MLU (Machine Learning Unit)： 面向数据中心和云端 AI 推理及训练。MLU 系列芯片拥有更高的计算能力和更大的内存，旨在与 GPU 和 TPU 竞争。
这种产品线的丰富性使得寒武纪能够满足不同客户对性能、功耗和成本的需求。

3. 自主知识产权与定制化：
寒武纪拥有自主设计的 AI 芯片架构和指令集，这使其在知识产权方面具有独立性。
对于有特定需求的客户，寒武纪能够提供一定程度的定制化服务，或者允许客户在其架构基础上进行开发。

4. 国内市场的强大支撑：
作为中国本土的 AI 芯片企业，寒武纪受益于中国在 AI 领域巨大的市场需求和政策支持。许多中国科技公司将其作为 AI 芯片的供应商。

不足之处与局限性：

1. 与国际顶尖芯片的性能差距：
尽管寒武纪在快速发展，但与 Google TPU 和 NVIDIA GPU 等国际领先的 AI 芯片相比，在绝对计算能力、内存带宽、互连技术以及整体能效比方面可能仍存在一定差距。尤其是在超大规模的训练任务上，TPU 和 GPU 的成熟度和性能领先优势依然明显。
2. 软件生态系统仍在建设中：
虽然寒武纪推出了自己的编译器和开发工具链（如 MLUIDE），但其软件生态系统（包括对主流深度学习框架的完整支持、丰富的第三方库和社区支持）相比于 Google 的 TensorFlow/JAX 或 NVIDIA 的 CUDA 生态系统仍然不够成熟和广泛。
对于开发者而言，迁移到寒武纪的平台可能需要额外的学习成本和适配工作。
3. 技术路线的选择与演进：
AI 芯片技术发展迅速，新的计算范式和算法不断涌现。寒武纪需要持续投入研发，不断更新其架构和产品，以跟上技术发展的步伐，并应对来自各方的竞争。
4. 国际市场的接受度与推广：
寒武纪在国际市场上的知名度和接受度相对较低，其产品和技术需要更广泛的验证和推广才能在全球范围内形成竞争力。



Google TPU vs. 寒武纪芯片：详细比较

| 特性/芯片 | Google TPU | 寒武纪芯片 |
| : | : | : |
| 定位 | 专为 Google 自家 AI/ML 工作负载（特别是 TensorFlow 和 JAX）设计和优化的 ASIC，主要在 GCP 上提供。 | 面向广泛 AI 应用场景的 NPU，包括端侧（智能手机、IoT）和云侧（数据中心），具有丰富的产品线。 |
| 设计理念 | 极致优化张量运算（矩阵乘法），硬件与软件（框架、编译器）高度集成。 | 自主设计的“能通计算架构”，统一处理不同 AI 算法，注重数据流优化，满足不同场景的功耗和性能需求。 |
| 核心优势 | 1. 极高的张量运算效率和能效比。
2. 与 TensorFlow/JAX 的深度集成及 XLA 优化。
3. 成熟的云端部署和管理（GCP）。
4. 强大的集群扩展能力（TPU Pods）。 | 1. 产品线丰富，适应性强（端侧到云侧）。
2. 自主知识产权和潜在的定制化能力。
3. 在中国本土市场拥有强大支持。
4. 在端侧 AI 领域拥有较早的积累和优势。 |
| 主要应用场景 | 大型模型训练、大规模推理、科研计算（Google 内部及 GCP 用户）。 | 端侧 AI 推理（手机、摄像头）、自动驾驶辅助、云侧 AI 推理和训练（特定领域或客户）。 |
| 性能 | 在其优化的张量运算领域，尤其是在大规模训练和推理方面，拥有世界顶级的性能表现。 | 在端侧 AI 领域性能优异且功耗控制好。云侧 MLU 在与同代 GPU/TPU 对比时，仍在追赶国际一流水平，尤其在大模型训练方面。 |
| 能效比 | 极高，特别是对于矩阵运算密集型任务。 | 在端侧 AI 芯片中能效比表现突出。云侧产品也在不断提升能效比，但与 TPU 相比可能还有差距，具体取决于产品型号和使用场景。 |
| 软件生态 | 依赖 Google 的 TensorFlow、JAX 等框架，XLA 编译器优化。生态成熟度高，但相对封闭。 | 正在构建自主的软件栈和开发工具链，支持主流深度学习框架的工作也在进行。生态系统仍在建设和完善中，不如 NVIDIA 或 Google 成熟。 |
| 开放性与兼容性 | 主要在 GCP 提供，用户需适应其平台和框架。对其他框架和平台的兼容性有限。 | 产品更多面向合作伙伴和客户，具备一定的开放性和定制性。在不同平台和框架上的兼容性仍在提升中。 |
| 硬件定制性 | 作为 ASIC，硬件设计固定，无法进行硬件层面的定制。 | 可能提供一定程度的定制化服务或授权，但整体上仍以标准产品为主。 |
| 成本 | 在 GCP 上按使用时长计费，大规模使用成本较高，但其性能优势可能抵消一部分成本。 | 对于合作客户而言，可能提供更灵活的成本选项，尤其是在中国国内市场。 |
| 技术发展趋势 | 持续提升计算密度、内存带宽、互连速度，并向更通用的 AI 加速方向探索。 | 致力于提升算力、能效比，拓展产品应用边界，构建更完整的软硬件生态，应对多样化的 AI 应用需求。 |
| 主要挑战 | 生态系统的封闭性，用户对 GCP 的依赖。 | 与国际顶尖芯片的性能差距，软件生态系统的成熟度和易用性，全球市场的推广与品牌认知。 |

总结：

Google TPU 是为满足 Google 自家强大 AI 需求而生的“专用利器”，它在张量运算的效率、能效比以及与 Google 生态系统的集成方面表现卓越。它是一款高度优化、性能强劲的云端 AI 加速器，但其使用往往受限于 Google Cloud Platform 和特定的软件框架。

寒武纪芯片 则更像是一个“多面手”，试图通过丰富的产品线覆盖从移动端到云端的各种 AI 应用。它在中国市场拥有强大的本土优势，并强调自主知识产权和一定的定制化能力。其优势在于场景适应性和产品多样性，但在绝对性能和软件生态的成熟度方面，仍需与 TPU 和 GPU 等国际巨头进行持续竞争和追赶。

选择哪种芯片，很大程度上取决于具体的应用场景、性能需求、成本预算以及对软件生态和部署环境的偏好。对于已经深度绑定 Google 生态的用户，TPU 是一个自然的选择；而对于需要在中国市场落地、有端侧 AI 需求或寻求更多自主性的用户，寒武纪则提供了有力的选项。

最大的优势不在于chip，在于与TensorFlow 的深度集成，在于软件的full stack，性能对于g来说够用最好，非要全方位超越gpu超越各种nn处理器没有必要。

TPU本质上还是ASIC，还是面向某种计算框架的协处理器，虽然有几条指令。寒武纪扩展性通用型(Nn领域内)都要强很多，指标上也好看很多。但是与现有主流nn计算框架的兼容性或者支持程度目前还没有相关信息，寒武纪定位应该是更偏向一款IP，而不是面向某个框架专门定制的协处理器。

两者定位不同。

深度学习加速芯片主要有四种，按灵活易用排CPU>GPU>FPGA>ASIC，效率则是相反的（还有DSP，不过个人不太了解）。谷歌这次的TPU属于ASIC，针对特定算法优化可以达到很高的效率，缺点是灵活性较差，只支持8bit预测，无法训练。而且应用面太窄量做不上去成本就降不下来。芯片在产量趋于无穷大的时候成本会趋于沙子价，但产量小的时候固定成本会很高。

实际上TPU是几年前的技术，很早就看到过介绍TPU的新闻稿。但当时几乎没有细节，唯一能得到信息就是谷歌做了个芯片……

那么谷歌在这个时间点上放出这篇论文并大力宣传是什么用意呢，我猜大概有三个可能：

1 内部已经有更好的技术，过时的技术放出来做宣传。

几年过去了谷歌几乎肯定有更好的技术，TPU公开也不会给竞争者学走什么东西。这时候论文发出来既可以抬股价又可以吸引人才。

2 和nvidia杀价

nvidia盈利大涨，股票一年翻了4倍。这个钱很大一部分来自各大公司的硬件采购。nvidia现在垄断了服务器GPU市场如日中天，定价底气很足。谷歌搞TPU不一定比GPU经济（因为量小固定成本高），但是放出来可以打压一下nvidia，增加议价能力。

nv的老板黄仁勋第二天就发了一篇回击的文，表示根核弹比起来TPU就是渣。但是仔细一看两边的文章都有点论据不足，偷换概念。只能说全是套路。

3 战略性忽悠

这么多年下来很多人都发现了，谷歌发论文经常是有战略目的的，有的时候会故意放一些烟幕弹来误导别人的研究方向。有可能是谷歌发现TPU这个路线做不下去了所以忽悠别人跳坑。