处理器业界的年度盛事第32届IEEE HotChips，刚刚在今年8月以全部线上活动形式结束了，连挤4年牙膏的IBM与英特尔总算换了一管全新牙膏，真是可喜可贺。
但另一方面，分别在云端服务和终端硬件执人工智能牛耳的Google与nVidia，却也学到了”挤牙膏”的精髓，前者让2018年就问世的第三代TPU，从2018年Google I/O讲到2020 HotChips，后者在HotChips发表的内容，完全承袭GTC 2000的简报，唯一差别只有把华为Ascend 910人工智能处理器和英特尔支援BF16格式的”新型Xeon”Cooper Lake-P拖出来狠狠打一顿。
总之，我们来瞧瞧HotChips 32 的Google 第三代TPU 与nVidiaA100。
Google 这家公司最令人称许之处，在于恐怖的“前瞻执行力”，每当众人还在清谈“技术趋势”之际，就突然石破天惊的昭示天下：你们还在嘴炮的东西，我们早就应用到实际产品。诸多丰功伟业的最知名案例，莫过于2013 年底，Google 爆炸性公开”规划部署已达3 年”的B4 数据中心广域网络，开大规模商业化软件定义网络（SDN）之先河。
早在2015年就投入内部应用的Google TPU，更是近年来的经典案例，接着Google也很迅速推陈出新，2017年推出深度学习第二代TPU，第三代TPU更早在2018 Google I/O就亮相了。
但Google 也随即“挤牙膏之神”上身，2019 年HotChips 31 教程仅提到部分资讯，到2020 年才公开细节全貌。
我们都有充分的理由相信，第四甚至第五代TPU，不是早就上线服役也该早在路上了。
2019 年比较对手是nVidia V100，结果2020 年看不到第四代TPU 较量V100，让人感觉有点奇怪。
TPU v3 概观可视为TPU v2 的双倍放大版，散热系统从气冷改为液冷，也是主机板最显眼的特色。
TPU v3 仍旧着重持续提升存储器带宽（+30%）与容量（加倍），拜液冷之赐，时钟频率也有成长（+30%）。
TPU v3 的指令集架构是332 位元长的超长指令集（VLIW），VLIW 指令包内总计有2 个纯量指令、4 个向量指令（其中2 个是存储器载入／回存）、 2 个矩阵（Matrix）指令、6 个立即值（Immediate）与一个杂项（Misc）应用。
强化多芯片互连总线，打造更大规模的“人工智能超级电脑”，更是TPU v3 的重头戏，也就是上图那个“4x Nodes”。
同样一片系统主机板装4 颗TPU，TPU v3 组成的“人工智能超级电脑”，拥有前代8 倍以上效能、8 倍存储器容量、4 倍芯片数量与4 倍的最大装置设定数，可切割成256 个独立运算平台分租给客户。
顺便一提，现今已知关于Google TPU 的专利多达50 份，亦不乏详细描述第三代TPU 的内部架构细节，也是众多有志进军人工智能芯片的冒险者，抽丝剥茧的研究对象。
但这对使用Google Cloud AI 的用户，甚至大多数Google 部门来说，其实并不重要，他们只要用得爽快、不需要”为了喝牛奶自己盖一座牧场”就够了。
nVidia以通用GPU为基础，站稳高效能运算市场，并将触角逐渐延伸到人工智能和自驾车辆等新兴应用领域，使2020年夏天市值连续超越英特尔和三星，证实外界多么看好“皮衣教主”昭示天下的“美好未来”。无论个人电脑与高效能运算领域，从”电竞笔电非有Max-Q不可”现象到超级电脑Top500清单满满的nVidia GPU，优势地位看似牢不可破。
nVidia 旗舰GPU 也随着制程演进而持续“恐龙化”，Ampere 世代之首A100 是一颗台积电7 纳米制程、540 亿晶体管的巨兽，像更多执行单元、更大存储器子系统带宽、一直更新的DGX 超级电脑等，是各位也都耳熟能详，甚至早就令人哈欠连连的“标准剧情”了。
关于人工智能应用，nVidia A100 最重要的特色，莫过于自行定义的TF32（Tensor Float 32）浮点数格式。讲白了就是“取长补短”，既然Google BF16 牺牲掉FP32 的精度，维持动态范围不变，那就让精度和FP16 一样吧，神奇的19 位元长度TF32就这样诞生了，兼具FP32的动态范围和FP16 的精度。nVidia 之所以这样大费周章创造新格式，根本目的不外乎要降低存储器带宽和容量需求，和Google发明BF16 如出一辙。
理所当然的，TF32 在A100 一定跑得很快，因所需带宽仅为前代V100 一半或三分之一，更能喂饱嗷嗷待哺的庞大Tensor Core。
但这件事的背后，隐隐约约透露nVidia长期领先AMD（ATI）的根本原因与基本思维：存储器带宽，这件事早从2004年NV40（GeForce 6系列）存储器控制器内建压缩传输机能，相关技术持续演进并陆续申请专利，就已埋下了种子。过去十几年来，AMD或ATI的GPU，需要更多存储器带宽，才能实现同等级的效能水准，绝对不是偶然。
大概整批带枪投靠英特尔的前AMD 团队过去吃了不少闷亏，这次替英特尔重新打造Xe 绘图架构时，也很刻意提到“End-To-End Compression”，只是不知道会不会不小心踩到nVidia 的专利地雷。
当GPU 踏入高效能运算和人工智能，“每笔运算可平均分配到的存储器带宽，持续稳定的下滑中”，更让提高运算效能这件事，绝非区区增加几个特化指令与扩张执行单元，即可迎刃而解，更需搞定带宽这件事，一旦带宽不足，就发挥不出完整的运算效能。
听说nVidia 下一代GPU“Hopper”将改弦易辙，改走多芯片Chiplet”包水饺”路线，也许nVidia 在多芯片连接架构部分，将带来让人感到惊奇的技术突破也说不定，让人对明年HotChips 33 多抱持一分期待。
话说回来，我们就不得不探究一个大疑问：为何越来越多芯片厂商开始”挤牙膏”？要么不是受摩尔第二定律诅咒，产品技术难以短期内飞跃性提升，要么就是讲再多对我也没任何实质好处，还不如少讲一点闷声发大财。
不过这几年，难道人工智能芯片不是很火的话题吗？2017年HotChips 29，不就是从主题演讲到议程，从泛用处理器、GPU、ASIC到FGPA，统统”人工智能满天下“？如此沉默，对公司的未来妥当吗？
很遗憾的，人工智能芯片从2018 年起，以中国相关领域新创公司为首，热潮急速退烧，像中国DEEPHi（深鉴科技）被FPGA 巨头赛灵思收购，已经算是最好的退场。
即使美国企业亦不可免俗，就算公司不会倒，也不保证产品线不会收掉。像这些年来痴迷自驾车和人工智能，耗费数百亿美元”生气乱买公司”的英特尔，2018年宣布终止XeonPhi产品线，决定整个砍掉重练，由2017年底来自AMD的Raja Koduri重建货真价实的GPU。2019年底以20亿美元购并以色列HabanaLabs并在隔年2月停止NNP-T1000（代号Spring Crest，还宣称跟百度合作），也意味着2016年用3.5亿美元买下的Nervana形同弃儿，英特尔人工智能平台事业群负责人、Nervana联合创办人Naveen Rao随即离职，一点都不让人意外。
英特尔连续公开栽了两次（实际上应该更多），事后诸葛的后见之明与背后补刀的内幕爆料，均朝向”做出来的东西根本不能用，也无法符合软件开发者和潜在客户的需求”。
所以这也是当人工智能渐渐在HotChips 退烧后，为何Google 和nVidia 可站在台上活好好的主因：Google 很清楚自身需要，快速演进三代（应该更多）的TPU 就是为了自家Google Cloud AI 和其他服务量身订做（苹果塞在自己芯片内的NPU 也是一样状况）。nVidia 则是拥有庞大GPU 市占率、累积十多年的CUDA 与高效能运算的”基本盘”足以先养活自己，日后再慢慢发展。
反观之前那票一窝蜂狂冲”人工智能新大陆”的勇者，又有几家有本钱和能耐，先不求饿死，再讲求和客户携手并进的共同胜利？讲更白一点，你会相信中国那些开发数字货币挖矿芯片的厂商，被迫转型做出来的人工智能芯片，可以迅速得到指标性客户的青睐？
天下任何一家求生存的企业，无不企求有所谓的”现金母牛”和忠实客户，才为稳定营运的基础。我们可以猜猜看，明年HotChips 33 还剩下哪些幸存者
