Nvidia正面臨新的威脅，它就是Alphabet TPU。

前幾天，Google在自家網站上公開了TPU相關論文的初稿，在6月份于多倫多召開的計算機體系結構國際研討會（ISCA）之前，既吊足了大眾胃口，又做了一個劇透。

這個論文都將說些什么？據悉，Alphabet將TPU與GPU/CPU的性能進行對比，具體而言，即是將用于數據中心的TPU與英特爾Haswell CPU以及Nvidia K80 GPU進行比較。

在深入探討這個對比結果之前，我們先看看Alphabet研發TPU的初衷。這要從2013年說起，那時英偉達還是一個專注于游戲級GPU開發的公司，Alphabet便決定使用深層神經網絡（DNN）在其數據中心構建自己的專用集成電路（AISC）。

Alphabet最初的規劃是使用AISC進行學習，GPU進行訓練（或預測）。通過將兩者進行結合，Alphabet在短短15個月的時間里，便成功構建了所謂的TPU。

TPU的構造完全不同于GPU與CPU。TPU并非依賴于Nvidia或者Intel的卷積神經網絡（CNN），而是主要靠多層感知器（MLP）、CNN和循環神經網絡（RNN）。

Alphabet的謀略便是在同一處使用3種神經網絡可以根據輸入數據的權重進行功能分配。這意味著需要較低計算能力的數據與權重較高且需要龐大計算的數據是不同的處理過程。這樣便可以節省時間和資源，這也恰是影響處理器的兩項重要指標。

相比Nvidia K80及英特爾Haswell，這個獨特架構便賦予Alphabet TPU一定的優勢。根據Alphabet推斷，TPU速度比K80 GPU和Haswell CPU速度快15~30倍。此外，TPU性能/瓦特是Nvidia GPU和Intel CPU的30~80倍。

Alphabet還表明其TPU與K80及Haswell對比，其架構如何實現每個層的最佳性能。

Alphabet在其論文中，并沒有表現出要在數據中心以外領域使用TPU的打算。盡管這樣，但是TPU對于Nvidia GPU依然是個長期的威脅。我們來仔細看一下這個問題，深層的威脅并不是TPU產品本身，而是一個沒有任何制造歷史的公司提出并實現了一個比Nvidia GPU更快的方案，這是一種超越，表面Nvidia的護城河被攻破。

是否會有更多像Alphabet這樣的公司涌現？短期/中期或者長期，是否會有這樣的公司出現？IBM、亞馬遜、Facebook等公司是否會成為下一個為自己數據中心構建GPU的Alphabet？如果它們真的成為下一個Alphabet，除了自用，它們是否會選擇進行產品的銷售？

這些問題必須先找到一個答案，否則，長期來看Nvidia將在市場中扮演怎樣的角色便很難得出一個結論。

可能成為下一個Alphabet的遠不止IBM、亞馬遜、Facebook。目前來看，Nvidia面臨的威脅有多大還無法得出結論，這個威脅可能遠遠不是TPU產品如此簡單。