Google周三（5日）披露其全新人工智能（AI）超級電腦的詳細資訊，聲稱其運算速度比競爭對手英偉達（Nvidia，又稱輝達，美：NVDA）更快、能源效率更高。
Google公布建成AI超級電腦 稱速度勝英偉達AI晶片
CNBC報導，Google自2016年以來，一直在設計開發AI晶片Tensor Processing Units（TPU），但外界認為該公司在將其發明作商業用途的進度上較為落後。而英偉達在AI模型訓練市場佔有率超過九成，就連Google開發Bard、OpenAI開發的ChatGPT等AI模型或產品也需要用到英偉達的A100 GPU晶片，支援其訓練過程。
Google研究團隊表示，早於2020年建構並開始運行超級電腦TPU v4，它以超過4,000枚TPU組成，並結合專為運行和訓練AI模型而設的定制組件，聲稱比A100快1.2至1.7倍，同時耗電量低1.3至1.9倍。團隊又指，TPU v4已用於訓練Google的PaLM模型逾50日。
然而，Google研究人員表示並未將TPU的功能表現與英偉達最新AI晶片H100作比較。具業界公信力的AI晶片測試MLperf的結果及排名於周三發布，英偉達行政總裁黃仁勳表示，H100在MLPerf 3.0的測試結果顯示其表現明顯優於上一代，其性能是A100的四倍。
高通、英偉達在權威AI晶片效能測試中名列前茅 但於個別項目齊輸給一間台灣初創？
MLPerf 3.0由MLCommons進行，它是一個制定和維持AI晶片行業廣用之測試基準的工程聯盟。據該組織周三發布的最新測試結果顯示，高通（Qualcomm，美：QCOM）的AI晶片在三項效能測試中的兩項表現較英偉達優勝，但一間台灣初創公司卻在一項測試中擊敗這兩間龍頭公司。
《路透》引用MLPerf 3.0測試數據報導，高通的AI 100晶片在影像分類（classifying images）方面的表現優於英偉達的旗艦AI晶片H100。此項測試是基於一枚晶片每瓦可以執行多少次數據中心伺服器查詢（how many data center server queries each chip can carry out per watt），數量越大代表效能越高強。
高通的晶片每瓦可處理197.6項伺服器查詢，而英偉達則高達每瓦108.4個查詢。但兩間公司均不及台灣資深晶片學者Youn-Long Lin的初創企業Neuchip，其研發的晶片以每瓦227次查詢位居榜首。此外，高通晶片在物體識別（object detection）方面的得分為每瓦3.2項查詢，表現亦好過英偉達晶片的每瓦2.4項查詢。
然而，在聊天機器人等系統中最廣為使用的AI技術「自然語言處理」（natural language processing，NLP）測試中，英偉達晶片在絕對性能（absolute performance）和能源效益（power efficiency）方面均名列前茅，達到每瓦處理樣本（samples per watt）10.8個，而 Neuchips以每瓦8.9個樣本排第二，高通則以每瓦7.5個樣本位居第三。
英偉達全日跌2.08%收報268.81美元；Google母企Alphabet A股（美：GOOGL）微跌0.24%收報104.47美元；高通升0.61%收報123.04美元；同日發布面向遊戲電競市場的AMD Ryzen 7 7800X3D處理器的超微半導體（美：AMD）則跌3.45%收報92.56美元。
