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谷歌TPU十年蛻變:從“救命項目”到撼動英偉達霸權的“經濟支柱”

來源: 責編: 時間:2025-11-28 12:02:43 5觀看
導讀近期,科技行業圍繞AI芯片的競爭愈發激烈。英偉達憑借GPU在AI訓練領域的長期主導地位,始終占據市場焦點。然而,谷歌憑借自研的TPU(張量處理單元)芯片,正以獨特的技術路線和全棧整合能力,逐步改變這一格局。從最初為解決內部計

近期,科技行業圍繞AI芯片的競爭愈發激烈。英偉達憑借GPU在AI訓練領域的長期主導地位,始終占據市場焦點。然而,谷歌憑借自研的TPU(張量處理單元)芯片,正以獨特的技術路線和全棧整合能力,逐步改變這一格局。從最初為解決內部計算效率問題而啟動的“救急項目”,到如今成為支撐谷歌AI戰略的核心基礎設施,TPU的十年發展歷程,折射出谷歌在AI時代的技術野心與商業布局。4Zp28資訊網——每日最新資訊28at.com

TPU的誕生源于谷歌對深度學習規模化應用的迫切需求。2015年,隨著深度學習在搜索、廣告等核心業務中的滲透率快速提升,谷歌工程團隊意識到,若全面采用GPU進行實時推理,全球數據中心的功耗將激增至難以承受的水平,成本也將呈指數級上升。彼時,GPU雖擅長訓練大規模神經網絡,但其架構設計并未針對低延遲、高能效的推理場景優化。谷歌內部預測,若繼續依賴CPU和GPU的現有路線,數據中心電力成本將在未來十年增長十倍。這一現實壓力,迫使谷歌走上自研專用芯片的道路。4Zp28資訊網——每日最新資訊28at.com

2016年,首款TPU v1正式投入使用,初期用于支持谷歌翻譯和部分搜索功能的矩陣運算。與通用GPU不同,TPU從設計之初便聚焦于特定計算任務的高效執行,其核心的脈動陣列架構專為矩陣乘法優化,能效比傳統芯片顯著提升。2017年,Transformer架構的提出進一步驗證了TPU的技術路線——這一新架構的計算模式高度規則化,與TPU的硬件特性高度契合。谷歌隨即決定將TPU從單一芯片升級為覆蓋軟件框架、編譯器、芯片架構、網絡拓撲和散熱系統的全棧解決方案,形成閉環生態。4Zp28資訊網——每日最新資訊28at.com

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從v2到v4,TPU逐步開放給谷歌云客戶,商業化進程加速。盡管早期生態兼容性不及GPU,但谷歌通過XLA編譯器、高效Pod架構和液冷數據中心等技術,構建起差異化優勢。2021年發布的TPU v4首次將4096顆芯片組成超節點,通過自研的環形拓撲網絡實現跨芯片通信的無損協同,使谷歌得以訓練參數量達5400億的PaLM模型。這一突破證明,只要集群規模和互聯效率足夠高,模型性能可隨計算量近乎線性增長,而TPU的網絡拓撲與調度系統正是這一規律的關鍵硬件支撐。4Zp28資訊網——每日最新資訊28at.com

2023年至2024年,TPU v5p的推出成為轉折點。該版本性能較v4翻倍,并引入彈性節點架構,支持企業客戶按需擴展至近9000顆芯片的規模。meta、Anthropic等頭部AI公司開始采購TPU v5p,標志著其從“內部工具”正式進入生態競爭階段。2024年發布的第六代TPU v6(代號Trillium)則進一步轉向推理場景優化:FP8吞吐量提升、片上SRAM容量翻倍、KV Cache訪問模式深度優化,能效比上一代提高67%。谷歌明確表示,v6的目標是成為“推理時代最省錢的商業引擎”。4Zp28資訊網——每日最新資訊28at.com

2025年,第七代TPU v7(代號Ironwood)的發布,將競爭推向新高度。作為首款專用推理芯片,Ironwood在單芯片性能上與英偉達Blackwell系列旗鼓相當:FP8稠密算力達4.6 petaFLOPS,內存帶寬7.4 TB/s,芯片間通信帶寬9.6 Tbps。其真正優勢在于超大規模擴展能力——一個Ironwood Pod可集成9216顆芯片,構成FP8峰值性能超42.5 exaFLOPS的超節點。谷歌通過2D/3D環面拓撲結合光路交換(OCS)網絡,實現了系統級架構的碾壓:OCS利用MEMS微鏡在毫秒級完成光信號切換,故障時能瞬間繞開壞點,使液冷系統的年可用性達99.999%,全年停機時間不足六分鐘。內部測試顯示,同等負載下Ironwood的推理成本較GPU系統低30%至40%,極端場景下優勢更顯著。4Zp28資訊網——每日最新資訊28at.com

谷歌的競爭策略與英偉達形成鮮明對比。英偉達依托CUDA生態構建了類似蘋果的軟硬件捆綁體系,但GPU的通用性設計使其在推理場景中存在效率短板:硬件資源并非最優配置,單位能耗的推理成本高于專用芯片。英偉達對云廠商的高定價權(“CUDA稅”)進一步推高了客戶成本。相比之下,谷歌通過全棧整合控制了從芯片設計到數據中心部署的完整鏈條,避免了外部供應商的利潤疊加。這種垂直整合不僅降低了自身算力成本,還通過谷歌云將優勢傳遞給客戶——例如,TPU@Premises計劃允許企業將TPU部署在自有數據中心,以最低延遲使用推理服務。4Zp28資訊網——每日最新資訊28at.com

亞馬遜的芯片戰略則聚焦于成本優化與云服務驅動。其Trainium和Inferentia芯片分別針對訓練和推理場景優化,設計靈活性與GPU接近,但性能更貼近商業需求。通過降低內部基礎設施成本,亞馬遜得以在云服務價格上形成競爭力。然而,谷歌的全棧優勢仍難以被復制:從模型訓練到推理服務的一體化解決方案,使TPU成為谷歌AI生態的底層支柱,而非孤立的產品。4Zp28資訊網——每日最新資訊28at.com

TPU的崛起正重塑AI行業的競爭秩序。隨著企業推理成本占比攀升,遷移至低成本平臺成為商業必然選擇。谷歌云憑借TPU的成本優勢,AI相關收入快速增長,云部門全年化收入達440億美元,成為谷歌業績增長的核心驅動力。在AI基礎設施領域,谷歌已從追趕者轉變為領導者——其全球數據中心布局、代際升級節奏和全棧能力,正構建起比過去十年更堅固的競爭壁壘。TPU的十年進化史,不僅是技術突破的記錄,更是一部關于如何通過垂直整合重新定義行業規則的商業教科書。4Zp28資訊網——每日最新資訊28at.com

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