新一代的人工智能AI AlphaGo2移师中国，此前已击败围棋世界冠军李世石，本次再战目前等级分排名世界第一的中国棋手柯洁九段，且率先拿下一局暂时领先。
AlphaGo缘何如此“聪明”和超乎人类的思考和反应能力?
在去年的“人机大战”中，起初AlphaGo的硬件平台采用的是CPU+GPU，即AlphaGo的完整版本使用了40个搜索线程，运行在48块CPU和8块GPU上，AlphaGo的分布式版本则利用了更多的芯片，40个搜索线程运行在1202块CPU和176块GPU上。
这个配置是和当时樊麾比赛时使用的，所以当时李世石看到AlphaGo与樊麾的对弈过程后，对“人机大战”很有信心。但是就在短短几个月时间内，谷歌就把运行AlphaGo的硬件平台切换到了TPU上，之后对战的结果是AlphaGo以绝对优势击败了李世石。也就是说，采用TPU之后的AlphaGo的运算速度和反应更快。那么究竟TPU与CPU和GPU相比，到底有多大的优势(例如性能和功耗)?
据谷歌披露的相关文件显示，其TPU与服务器级的英特尔Haswell CPU和英伟达K80 GPU进行比较，这些硬件都在同一时期部署在同个数据中心。测试负载为基于TensorFlow框架的高级描述，应用于实际产品的NN应用程序(MLP，CNN和LSTM)，这些应用代表了数据中心承载的95%的NN推理需求。
谷歌的这一做法印证了一个芯片产业的发展趋势，即在AI负载和应用所占数据中心比重越来越大的今天和未来，像谷歌、微软、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等这些数据中心芯片采购的大户，其之前对于CPU和GPU的通用性需求可能会越来越少，而针对AI开发应用的兼顾性能和能效的定制化芯片需求则会越来越多。
