В Nvidia сделали крупную ставку на разработку мощных ускорителей, специально рассчитанных на системы искусственного интеллекта, а две недели назад в Google объявили, что тоже создали подобный чип для внутреннего применения — Tensor Processor Unit. Он предназначен для задач глубинного обучения — алгоритмов, позволяющих программам самосовершенствоваться, к примеру, в распознавании изображений или понимании естественного языка.

Микроархитектура Pascal, разработанная в Nvidia, между тем, ориентирована именно на машинное обучение. Не добившись успеха на рынке смартфонов, компания ищет источник роста в системах искусственного интеллекта.

Выступая на выставке Computex, генеральный директор Nvidia Джен-Сан Хуанг заявил, что не беспокоится из-за появления тензорного процессора Google, добавив, что глубинное обучение состоит из этапов собственно обучения и формирования умозаключений. Графические процессоры Nvidia, утверждает глава компании, превосходно справляются с обучением, тогда как TPU Google — «только для вывода умозаключений».

Неясно, между тем, повлияла ли разработка собственного чипа на объемы закупок процессоров в Google. Как сообщил представитель компании, она по-прежнему «приобретает тонны чипов, и трудно сказать, стали ли мы покупать на тонну меньше после создания TPU».