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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的霸主地位已然有被撼动迹象。
谷歌云里面高管显现，扩大TPU的商场采选率，有望匡助公司霸占英伟达年收入份额的10%。紧接着，商场便传出“谷歌加紧向客户倾销TPU”“Meta拟斥资数十亿好意思元购买TPU”等一系列音问。大摩分析师斗胆权衡，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商场遭受侵蚀的担忧。英伟达官方发布垂危声明，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。
从闭关修王人的隐世妙手，到如今纵贯AI芯片的决赛圈，谷歌TPU的发祥还要从12年前的那场“算力焦急”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不休扩散，后台模子的复杂度和算力蹧跶边界逐步呈指数级增长。谷歌首席科学家Jeff Dean通过狡计发现，若1亿安卓用户每天神用3分钟语音转笔墨处事，则蹧跶的算力竟高达谷歌所少见据中心总算力的两倍不啻。
堆砌GPU以赢得算力天然是合适直观的选项，但由于“冯·诺依曼瓶颈”的存在，导致诸如CPU和GPU等狡计单元在惩处深度学习中大边界矩阵乘法等特定任务时成果低下。比较之下，自研ASIC加快器可为机器学习任务定制架构，能将深度神经荟萃推理的总体能效降至正本的十分之一，历久来算作本更为可不雅。
于是在2013年底，谷歌精致启动了初代TPU形状。据报谈，那时谷歌里面有三个团队投身于ASIC的研发职责，包括 Google Brain、DeepMind以及专注数据中心定制硬件建筑的部门。后者的TPU最终获选，其要道成员具备多年的芯片架构瞎想栽植。如Jonathan Ross曾参与AMD的Zen架构瞎想，并于自后创立了AI芯片瞎想公司Groq。
谷歌团队发扬飞速，距立项仅畴昔15个月，便完成了初代TPU的瞎想、考据、制造，乃至在数据中心的部署。形状牵头东谈主Norm Jouppi如斯描绘那时气象：“咱们的芯片瞎想速率超越快，在莫得修正失实或转换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”：东谈主工智能围棋才略AlphaGo打败了寰宇围棋冠军李世石，激发了东谈主们对AI的往常祥和。那时AlphaGo背后恰是初代TPU在提供算力救助。
研发上，要紧的滚动发生在2017年。这一年，谷歌团队在《Attention Is All You Need》中先容了Transformer——一种基于珍眼光机制的全新深度学习架构。其狡计特质与TPU瞎想高度适配，最终推动 TPU的政策地位从单一AI加快芯片升级为谷歌的AI基础方法底座。值此配景下，TPU v2应时而生。
雷同在这一年，谷歌晓谕免费灵通 1000 台 Cloud TPU 供建筑者和参议东谈主员使用，进一步寂静了TPU 作为AI 基础方法底座的地位。往后的日子里，谷歌引入了大边界液冷工夫，将4096颗芯片构成超节点，并运用自研的环形拓扑荟萃达成近乎无损的跨芯片通讯。在各路“外挂”的加握下，TPU朝着更强的性能一谈狂飙。
而在工夫除外，谷歌也绝不爱惜地将TPU引进告白系统、搜索中枢排序等赢利产物线。在2024年的应用建筑与基础方法峰会上，谷歌公开暗意，TPU V6及后续版块的标的是成为“推理期间最省钱的生意引擎”。
往后的故事逐步为东谈主所熟知，跟着TPU v7被插足东谈主工智能教会，现时公认的最强多模态模子Gemini 3横空出世。谷歌也白云苍狗，从算力芯片领域的扈从者一跃成为商场眼中的AI新王。东谈主们不禁酷好，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
回归谷歌的造芯故事，里面莫得通往AGI的纷乱愿景，也莫得罢免Scaling Law的全都并吞，而是恒久紧扣一项更合适生意逻辑，也更显求实的主义——成本。
如若深究，则TPU的历史不错一直追思到2006年，那时谷歌便开动筹商为神经荟萃构建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算力仍有巨额冗余，有关需求并不要紧，因此并未透支稀奇成本来实验鼓励这一狡计。
这种“量文学衣”的理念甚而体现在TPU的瞎想架构本人。与GPU不同，TPU采选极简的“脉动阵列”架构，这虽然付出了毁灭硬件通用性的代价，但也意味着粗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成果。
现如今，这种瞎想架构彰着为谷歌带来了远超“从简成本”的酬报，即与其他顶尖AI厂商掰手腕的本钱。
更环节的意思意思在于，与其他厂商严重依赖外部算力和云方法不同，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才智链条。正如券商分析师们所言，这令其变成了难以复制的生态护城河，也赢得了界说改日AI基础方法的入场券。
(著述起原：财联社) 炒股配资之家
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