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| 本文作者： 程弢 | 2017-04-06 14:03 |
在谷歌发布TPU一年后，这款机器学习定制芯片的神秘面纱终于被揭开了。
昨日，谷歌资深硬件工程师Norman Jouppi刊文表示，谷歌的专用机器学习芯片TPU处理速度要比GPU和CPU快15-30倍（和TPU对比的是英特尔Haswell CPU以及Nvidia Tesla K80 GPU），而在能效上，TPU更是提升了30到80倍。
从这次发布的测试结果来看，TPU似乎已经超出了业界的预期，但是藏在这一芯片背后的内部架构究竟有什么秘密呢，我们从Jouppi此前发布的论文当中，可以找到答案。
据雷锋网了解，早在四年前，谷歌内部就开始使用消耗大量计算资源的深度学习模型，这对CPU、GPU组合而言是一个巨大的挑战，谷歌深知如果基于现有硬件，他们将不得不将数据中心数量翻一番来支持这些复杂的计算任务。
所以谷歌开始研发一种新的架构，Jouppi称之为“下一个平台”。Jouppi曾是MIPS处理器的首席架构师之一，他开创了内存系统中的新技术。三年前他加入谷歌的时候，公司上下正在用CPU、GPU混合架构上来进行深度学习的训练。
Jouppi表示，谷歌的硬件工程团队在转向定制ASIC之前，早期还曾用FPGA来解决廉价、高效和高性能推理的问题。但他指出，FPGA的性能和每瓦性能相比ASIC都有很大的差距。他解释说，“TPU可以像CPU或GPU一样可编程，它可以在不同的网络（卷积神经网络，LSTM模型和大规模完全连接的模型）上执行CISC指令，而不是为某个专用的神经网络模型设计的。一言以蔽之，TPU兼具了CPU和ASIC的有点，它不仅是可编程的，而且比CPU、GPU和FPGA拥有更高的效率和更低的能耗。
该图显示了TPU上的内部结构，除了外挂的DDR3内存，左侧是主机界面。指令从主机发送到队列中（没有循环）。这些激活控制逻辑可以根据指令多次运行相同的指令。
TPU并非一款复杂的硬件，它看起来像是雷达应用的信号处理引擎，而不是标准的X86衍生架构。Jouppi说，尽管它有众多的矩阵乘法单元，但是它GPU更精于浮点单元的协处理。另外，需要注意的是，TPU没有任何存储的程序，它可以直接从主机发送指令。
TPU上的DRAM作为一个单元并行运行，因为需要获取更多的权重以馈送到矩阵乘法单元（算下来，吞吐量达到了64,000）。Jouppi并没有提到是他们是如何缩放（systolic）数据流的，但他表示，使用主机软件加速器都将成为瓶颈。
256×256阵列缩放数据流引擎，经过矩阵乘法积累后实现非线性输出
从第二张图片可以看出，TPU有两个内存单元，以及一个用于模型中参数的外部DDR3 DRAM。参数进来后，可从顶部加载到矩阵乘法单元中。同时，可以从左边加载激活（或从“神经元”输出）。那些以收缩的方式进入矩阵单元以产生矩阵乘法，它可以在每个周期中进行64,000次累加。
毋庸置疑，谷歌可能使用了一些新的技巧和技术来加快TPU的性能和效率。例如，使用高带宽内存或混合3D内存。然而，谷歌的问题在于保持分布式硬件的一致性。
在和英特尔“Haswell”Xeon E5 v3处理器来的对比中，我们可以看到，TPU各方面的表现都要强于前者。
在Google的测试中，使用64位浮点数学运算器的18核心运行在2.3 GHz的Haswell Xeon E5-2699 v3处理器能够处理每秒1.3 TOPS的运算，并提供51GB/秒的内存带宽；Haswell芯片功耗为145瓦，其系统（拥有256 GB内存）满载时消耗455瓦特。
相比之下，TPU使用8位整数数学运算器，拥有256GB的主机内存以及32GB的内存，能够实现34GB/秒的内存带宽，处理速度高达92 TOPS ，这比Haswell提升了71倍，此外，TPU服务器的热功率只有384瓦。
除此之外，谷歌还测试了CPU、GPU和TPU处理不同批量大小的每秒推断的吞吐量。
如上图所示，在小批量任务中（16），Haswell CPU的响应时间接近7毫秒，其每秒提供5482次推断（IPS），其可以实现的最大批量任务（64）每秒则可以完成13194次推断，但其响应时间为21.3毫秒。相比之下，TPU可以做到批量大小为200，而响应时间低于7毫秒，并提供225000个IPS运行推理基准，是其峰值性能的80％，当批量大小为250，响应时间为10毫秒。
不过需要注意的是，谷歌所测试的Haswell Xeon处理器似乎也不能完全说明问题，英特尔Broadwell Xeon E5 v4处理器和最新的“Skylake”Xeon E5，每核心时钟（IPC）的指令比这款处理器提升了约5％。在Skylake是28核，而Haswell为18核，所以Xeon的总体吞吐量可能会上升80％。当然，这样的提升与TPU相比仍有差距。
最后雷锋网需要强调的是，TPU是一个推理芯片，它并非是要取代GPU，可以确定的是，TPU与CPU一起使用对训练分析更加有益。但对于CPU制造商而言，如何研发出像ASIC一样兼顾性能和能效的芯片是现在以及未来要做的。
可以确定的是，谷歌已经逐渐在自己的数据中心部署TPU，但是上述测试数据只是理论结果，实际应用表现如何？我们还不得而知。
Via nextplatform，雷锋网编译
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