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跟着Gemini 3的横空出世，谷歌TPU从幕后走到台前。英伟达GPU的霸主地位果决有被撼动迹象。
谷歌云里面高管泄漏，扩大TPU的阛阓聘请率，有望匡助公司霸占英伟达年收入份额的10%。紧接着，阛阓便传出“谷歌加紧向客户倾销TPU”“Meta拟斥资数十亿好意思元购买TPU”等一系列音讯。大摩分析师果敢预计，2027年谷歌TPU外售量将达到100万颗。
另一边，投资者纷繁用脚投票，抒发了对英伟达GPU阛阓遭受侵蚀的担忧。英伟达官方发布病笃声明，强调自家产物比ASIC领有更高的性能、更强的通用性以及更好的可替代性。
从闭关修都的隐世能手，到如今纵贯AI芯片的决赛圈，谷歌TPU的发源还要从12年前的那场“算力心焦”提及。
▌深度学习的最优解
2013年，深度学习在谷歌里面的应用开动持续扩散，后台模子的复杂度和算力破钞限制渐渐呈指数级增长。谷歌首席科学家Jeff Dean通过筹办发现，若1亿安卓用户每天神用3分钟语音转翰墨干事，则破钞的算力竟高达谷歌所额外据中心总算力的两倍不啻。
堆砌GPU以赢得算力天然是合乎直观的选项，但由于“冯·诺依曼瓶颈”的存在，导致诸如CPU和GPU等筹办单元在惩办深度学习中大限制矩阵乘法等特定任务时后果低下。比拟之下，自研ASIC加快器可为机器学习任务定制架构，能将深度神经汇集推理的总体能效降至原本的十分之一，耐久来手脚本更为可不雅。
于是在2013年底，谷歌讲求启动了初代TPU边幅。据报说念，那时谷歌里面有三个团队投身于ASIC的研发责任，包括 Google Brain、DeepMind以及专注数据中心定制硬件成就的部门。后者的TPU最终获选，其要津成员具备多年的芯片架构遐想教学。如Jonathan Ross曾参与AMD的Zen架构遐想，并于其后创立了AI芯片遐想公司Groq。
谷歌团队发挥速即，距立项仅往常15个月，便完成了初代TPU的遐想、考据、制造，乃至在数据中心的部署。边幅牵头东说念主Norm Jouppi如斯描述那时景象：“咱们的芯片遐想速率格外快，在莫得修正无理或改变掩膜的情况下便已开动出货芯片。”
2016年，TPU迎来了它的首个“破圈时候”：东说念主工智能围棋步伐AlphaGo打败了宇宙围棋冠军李世石，激励了东说念主们对AI的普通柔软。那时AlphaGo背后恰是初代TPU在提供算力相沿。
研发上，紧要的滚动发生在2017年。这一年，谷歌团队在《Attention Is All You Need》中先容了Transformer——一种基于郑重力机制的全新深度学习架构。其筹办特点与TPU遐想高度适配，最终推动 TPU的策略地位从单一AI加快芯片升级为谷歌的AI基础步伐底座。值此配景下，TPU v2应时而生。
相通在这一年，谷歌告示免费怒放 1000 台 Cloud TPU 供成就者和接头东说念主员使用，进一步沉稳了TPU 作为AI 基础步伐底座的地位。往后的日子里，谷歌引入了大限制液冷技能，将4096颗芯片构成超节点，并操纵自研的环形拓扑汇集完了近乎无损的跨芯片通讯。在各路“外挂”的加捏下，TPU朝着更强的性能一都狂飙。
而在技能以外，谷歌也绝不吝惜地将TPU引进告白系统、搜索中枢排序等赢利产物线。在2024年的应用成就与基础步伐峰会上，谷歌公开默示，TPU V6及后续版块的标的是成为“推理时间最省钱的交易引擎”。
往后的故事渐渐为东说念主所熟知，跟着TPU v7被插足东说念主工智能进修，现在公认的最强多模态模子Gemini 3横空出世。谷歌也苍狗白衣，从算力芯片范围的奴婢者一跃成为阛阓眼中的AI新王。东说念主们不禁有趣，十年磨一芯，谷歌究竟作念对了什么？
▌难以复制的生态护城河
纪念谷歌的造芯故事，里面莫得通往AGI的庞杂愿景，也莫得除名Scaling Law的都备带领，而是耐久紧扣一项更合乎交易逻辑，也更显求实的标的——成本。
如若深究，则TPU的历史不错一直追念到2006年，那时谷歌便开动计划为神经汇集构建ASIC的可能性。只不外由于那时互联网正处于爆发前夕，谷歌数据中心的GPU算力仍有宽绰冗余，揣摸需求并不伏击，因此并未透支额外成本来内容鼓吹这一打算。
这种“量文体衣”的理念以至体现在TPU的遐想架构自己。与GPU不同，TPU聘请极简的“脉动阵列”架构，这虽然付出了消释硬件通用性的代价，但也意味着大略剥离掉一切无关硬件，从而保证在最小单元追求深度学习的最大后果。
现如今，这种遐想架构显然为谷歌带来了远超“粗略成本”的答复，即与其他顶尖AI厂商掰手腕的成本。
更枢纽的意旨在于，与其他厂商严重依赖外部算力和云步伐不同，谷歌以TPU为底座的垂直整合阶梯，构建出了“芯片-云-模子-应用”的全栈AI智商链条。正如券商分析师们所言，这令其酿成了难以复制的生态护城河，也赢得了界说改日AI基础步伐的入场券。
(著述开首：财联社) 配资开户
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