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在上述芯片巨頭進行GPU領域的提升之外，有更多的企業在試圖引發一輪全面的顛覆。其代表為谷歌在2016年宣布將獨立開發一種名為TPU的全新的處理系統。

　　TPU是專門為機器學習應用而設計的專用芯片。通過降低芯片的計算精度，減少實現每個計算操作所需的晶體管數量，從而能讓芯片的每秒運行的操作個數更高，這樣經過精細調優的機器學習模型就能在芯片上運行得更快，進而更快地讓用戶得到更智能的結果。Google將TPU加速器芯片嵌入電路板中，利用已有的硬盤PCI-E接口接入數據中心服務器中。

　　據Google 資深副總裁Urs Holzle 透露，當前Google TPU、GPU 并用，這種情況仍會維持一段時間，但他表示，GPU 可執行繪圖運算工作，用途多元；TPU 屬于ASIC，也就是專為特定用途設計的特殊規格邏輯IC，由于只執行單一工作，速度更快，但缺點是成本較高。

　　除了上述提到的谷歌，微軟也在使用一種叫做現場可變編程門陣列（FPGA）的新型處理器。

　　據介紹，這個FPGA 目前已支持微軟Bing，未來它們將會驅動基于深度神經網絡——以人類大腦結構為基礎建模的人工智能——的新搜索算法，在執行這個人工智能的幾個命令時，速度比普通芯片快上幾個數量級。有了它，你的計算機屏幕只會空屏23毫秒而不是4秒。

　　在第三代原型中，芯片位于每個服務器的邊緣，直接插入到網絡，但仍舊創造任何機器都可接入的FPGA池。這開始看起來是Office 365可用的東西了。最終，Project Catapult準備好上線了。另外，Catapult硬件的成本只占了服務器中所有其它的配件總成本的30%，需要的運轉能量也只有不到10%，但其處理速度卻是原來的2倍。

　　此外，有一些公司，例如Nervada和Movidius，模擬GPU的平行模式，但是專注于更快速地移動數據，省略圖像所需要的功能。其他公司，包括使用了被稱為“True North”的芯片的IBM公司，開發了由神經元、突觸等其他大腦特征所啟發的芯片設計。

　　由于深度學習和人工智能未來的巨大前景，各大巨頭都在盡量爭取技術上的優勢。如果這其中的某家公司，如谷歌，用一種新型芯片替換掉現有芯片，這基本上就相當于顛覆了整個芯片行業。

　　“不管是英偉達、Intel還是谷歌或是百度，都在尋找一種未來人工智能能夠廣泛應用的基礎。”Therese Poletti表示。

　　而也有很多人持有與谷歌副總裁Urs Holzle 同樣的觀點，認為在人工智能的遙遠未來，GPU沒有代替CPU，而TPU也不會取代GPU，芯片市場將出現更大的需求和繁榮。

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