IEEE Spectrum在一項調查中發現，谷歌已悄悄收購了Provino Technologies，一家開發用于機器學習的片上網絡（NoC）系統的初創公司。

用于AI應用程序的最新處理器擁有成千上萬甚至數十萬個內核，每個內核都需要移動大量數據。

NoC技術可以通過使用大型計算機網絡和Internet所熟悉的架構（基于對數據包進行定向的路由器）來代替傳統的總線和直接線路，從而加速此類“多核”芯片上的通信。

中央密蘇里大學計算機科學助理教授法哈杜爾·雷扎（Md Farhadur Reza）說：“通信技術根本沒有以與計算技術相同的方式得到改進。” “ NoC的分散式架構可以使應用程序并行運行多個任務并同時相互通信。這意味著性能將提高，吞吐量將提高，并且您的電線將縮短。”

前蘋果工程師謝蘭德拉·德賽（Shailendra Desai）于2015年創立了Provino，旨在提供一個名為iFabric的平臺來開發NoC芯片。該初創公司位于硅谷，并在印度艾哈邁達巴德設有第二個辦事處。

2018年，Provino在由計算機跨國公司的投資部門Dell Technologies Capital牽頭的A輪融資中籌集了800萬美元。當時，該公司將“機器學習/人工智能，消費類和汽車應用”的芯片開發確定為重點。

“當時，Provino的技術采用了全新的片上系統設計方法，以應對新興的人工智能和機器學習市場中下一代芯片設計的挑戰性需求，”當時戴爾技術資本公司董事總經理Daniel Docter寫道。

與傳統芯片相比，NoC架構不僅速度更快且不易出現數據瓶頸，而且它們本身具有可擴展性，可重配置性和容錯性。

Reza說：“兩個節點之間有多條路徑，因此即使一條鏈路斷開，您仍然可以采用另一種方式路由數據包。” “這使其成為神經網絡最有效的架構。”

神經網絡的計算強度很高，尤其是在訓練過程中，神經網絡依賴于“神經元”與內存之間頻繁通信。

Google于2015年開始開發自己的神經網絡專用集成電路（ASIC）。這個被稱為張量處理單元（或TPU）的硬件已部署在Google的數據中心內，以為諸如Translate，Photos，Search，Assistant，和Gmail等服務提供支持。

盡管一些Google研究人員已經研究NoC技術多年，但是Google TPU的確切規格尚不得而知。

2月初，Google向Provino購買了20項有關NoC通信和電源控制的專利和專利申請，金額未公開。這似乎是Provino的全部知識產權。

大約在同一時間，該公司關閉了其網站，以及公司的一些在印度的工程師現在把自己描述為谷歌工作。

盡管Desai和Provino均未回應置評請求，但Google隨后向Spectrum確認已收購Provino。它沒有提供有關此次收購的更多細節，但此次收購可能標志著Google內部采取NoC技術的舉動。

Reza認為，大規模遷移到NoC不可能在一夜之間完成：“從架構和算法的角度來看，仍然存在許多挑戰。路由是NoC的核心，關于如何設計路由器，它們使用的算法，它們的緩沖區以及鏈路的容量，存在很多問題。”

但是，任何有希望提高機器學習系統的效率（并減少驚人的能耗）的事情，特別是在Google運作的規模上，對于可持續AI的未來來說都是一件好事。