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（原标题：英伟达的最大挟制：谷歌TPU凭啥？）
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在科技寰宇，速率往往决定着可能与不可能的界限。
谷歌的 TPU 从最初的见解，到好意思满部署在数据中心，只是用了 15 个月。不到一年半的时期里，团队将架构联想化为硅片，将诡计表面落地为可量产硬件，将软件器具与硬件紧密结合，使新加速器大要承载执行职业负载。每一次脉动，每一次数据流动，都见证了工程与创新的极致调解。
TPU 并未停步于初次部署。随后的每一年，团队都在不停迭代：他们培植诡计单元的性能，提高内存带宽以适当日益增长的模子限制；优化能效，使每瓦功耗所能完成的诡计量大幅增多；扩展功能，让 TPU 不仅能实施矩阵乘加运算，还能支合手越来越复杂的神经汇注架构和推理任务。每一次迭代都像为系统注入新的脉动，使其愈加敏捷、可靠，并能承载更等闲的职业负载。跟着 TPU 系列版块不停更新，它渐渐成为谷歌深度学习生态的中枢基础设施，从搜索和翻译，到舆图、街景，再到 AlphaGo 等前沿 AI 面孔，无一不依赖这一硬件加速器的力量。
这种合手续、逐年的优化不仅体现了硬件设计与工程实施的极致调解，也展示了谷歌将实验室研究快速鼎新为坐褥力的智商，使 TPU 在执行寰宇的应用中愈发不可或缺。TPU的故事似乎证明了：
NVIDIA 的GPU也许是第一，但绝不是独一。
在故事入手之前：一些与TPU（张量处理单元）相关的见解
TensorFlow：谷歌的机器学习框架
谷歌张量处理单元（Tensor Processing Unit，TPU）：谷歌的自界说数据中心加速器
Tensor Core：Nvidia 最新 GPU 中的一个实施单元
谷歌 Tensor：最新的 Pixel 智妙手机中的基于 Arm 的系统级芯片
那么什么是张量呢？
在数学中，张量是一种代数对象，它描画了与向量空间关系的一组代数对象之间的多线性关系。张量不错映射不同对象之间的关系，如向量、标量，以至其他张量。
实质上，咱们不错简化这一界说，简直整个依赖于张量的一种阐发花式：张量不错暗意为一个（可能是多维的）数组。
因此，字据张量的性质，它不错被暗意为一个 n 维数组，其中 n 是 0、1、2、3 等等。这些暗意花式中的一些有更老练的名字：
维度 0 - 标量
维度 1 - 向量
维度 2 - 矩阵
为什么称之为张量处理单元（TPU）？因为它设计来加速波及张量的操作。具体来说，是哪些操作呢？咱们原始的维基百科界说中提到的操作，将张量描画为“在不同对象之间的映射（多线性关系），如向量、标量，以至其他张量”。
让咱们举个浅薄的例子。一个二维数组不错描画两个一维数组之间的多线性关系。数学倾向的东谈主会相识到，这个过程是通过将一个向量乘以一个矩阵来得到另一个向量。
这不错推行到暗意更高维数组之间关系的张量。然而，尽管张量描画了淘气高维数组之间的关系，实质上咱们将筹议的 TPU 硬件是设计来实施与一维和二维数组关系的诡计。或者，更具体地说，向量和矩阵操作。
谷歌TPU的发源：从机器学习到深度学习
要团结 TPU 的降生，就必须回到谷歌在机器学习与深度学习范畴的永远积贮。行为一家每天处理数百亿次搜索央求、治理群众最大限制信息检索系统的公司，谷歌自开荒起就对机器学习保合手高度依赖。其责任是“组织群众信息，使东谈主东谈主皆可造访并从中受益”，而机器学习恰是已矣这一责任的中枢时候门道。
在 2000 年代中期，谷歌还是在搜索排序（如 PageRank 的机器学习扩展）、垃圾邮件过滤、保举系统和告白点击率预计（CTR）中大限制应用机器学习模子。
天然，还有在谷歌每年赚取数十亿好意思元的告白业务中的浩繁应用。对谷歌来说，机器学习至关热切。因此，谷歌对机器学习的趣味趣味始于 2000 年代初。跟着时期的推移，公司的关心点入手转向深度学习。
在深度学风尚未全面兴起的年代，谷歌还是矍铄到大限制机器学习对算力的巨大需求。早期的研究炫耀，用通用服务器集群即可撑合手十分复杂的模子磨砺。举例，在其后被等闲援用的论文《Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning》中，作家记载了他们怎么使用一个由 1,000 台机器、共 16,000 个 CPU 中枢构成的大限制集群，一语气运行约三天来磨砺论文中的模子。换言之，那时的模子限制尚可通过谷歌既有的数据中默算力“堆出来”，无需依赖任何专用加速芯片。
（论文地址：https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//archive/unsupervised_icml2012.pdf?utm_source=chatgpt.com）
这一驱散不仅反应了谷歌早期在机器学习范畴参加的限制，也阐述在那时的时候布景下，通用硬件依然大要撑合手实验级别的深度学习研究。然而，跟着模子急速彭胀、神经汇注的诡计密度不停培植，这种依赖通用 CPU 集群的款式很快触及性能与能耗的瓶颈，并最终促使谷歌在几年后走向专用机器学习加速器（TPU）阶梯。
到2011年，由 Jeff Dean、Greg Corrado 和 Andrew Ng 主导的深度学习研究面孔 Google Brain 最初行为 Google X 里面的探索性筹画启动。该面孔旨在考证大限制散播式诡计能否推动深度神经汇注获取冲破，并由此开启了谷歌在深度学习标的的系统性研究。
Google Brain 的中枢宗旨是将深度神经汇注与谷歌庞大的诡计基础设施 — 大限制散播式服务器 + 海量数据 — 结合起来，从而磨砺、部署此前限制难以企及的神经汇注系统。这个念念路的基础是：与其用传统、同步、单机／小数机器走神经汇注，不如充分诓骗谷歌现成的云／服务器资源，构建“散播式、可扩展”的深度学习平台。
为已矣这一宗旨，团队构建了一个名为 DistBelief 的系统 —— 基于谷歌云基础设施，支合手将深度神经汇注散播到盈篇满籍台机器上，并通过异步参数更新（asynchronous parameter update）的款式进行磨砺。这种设计那时颠覆了主流研究中“同步磨砺 + 小数机器 + 高性能单机／GPU”的作念法。
使用 DistBelief 系统，在 2012 年附近，Google Brain 曾用“数千台 CPU／成百上千台服务器 + 数百万／数千万图像／视频数据”进行磨砺。通过对来自 YouTube 的大批未标注图像 / 视频进行无监督学习，他们磨砺出的汇注“自觉地”学会识别诸如猫、东谈主脸等见解 — 这即是广为东谈主知的“猫实验”／“猫论文”（“cat paper”）。
（论文地址：https://arxiv.org/pdf/1112.6209）
使用这个大限制神经汇注，该团队还显耀提高了圭臬图像分类测试的气象——事实上，咱们看到了 70% 的相瞄准确性改进。通过诓骗汇注上大批的未象征数据来增强有限的象征数据集来已矣这一丝。这是该团队相配关心的一个标的——怎么开发大要很好地扩展的机器学习系统，以便不错诓骗大批的未象征磨砺数据。
这一实验既证明了深度神经汇注 + 海量数据 + 散播式磨砺在无监督／半监督学习上的后劲，也标志着将深度学习从学术研究范畴鼓舞到不错影响实质产物／服务的阶段。
Google在这段深度学习发愤发展的路上，也渐渐裸露了一个巨大的时候问题：
全部时候都只基于CPU运行。
Cade Metz 的书《天才制造者》回来了当 Alex Krizhevsky（AlexNet 作家）在 2013 年来到谷歌时，他发现他们现存的模子都在 CPU 上运行。Krizhevsky 需要 GPU，是以他躬行惩办了这个问题：
在公司的最初几天，他从当地的电子商店购买了一台 GPU 机器，把它放在离他的办公桌不远的走廊的衣橱里，将其接入汇注，并入手在这台寂寥的硬件上磨砺他的神经汇注。
最终，Krizhevsky 的新共事们矍铄到，他们需要 GPU，而且是好多 GPU。2014 年，谷歌决定购买节略 40,000 个 NVIDIA GPU，奢靡约 1.3 亿好意思元。这些 GPU 被用于磨砺谷歌业务中使用的深度学习模子。趁便说一句，像谷歌这么的公司购买 40,000 个 GPU 并不会被冷落。淌若 NVIDIA 需要一个信号，阐述将 GPU 应用于深度学习可能是一个限制可不雅的业务，那么谷歌简直不错信服在 2014 年提供了这个信号。
然而，这些 GPU 并不一定能惩办谷歌濒临的最大挑战。GPU 相配恰当磨砺谷歌正在开发的深度学习模子，但当需要在群众范围内大限制部署这些模子时，情况就不同了。比如，语音识别等深度学习应用一朝参加使用，可能会马上被大批用户领受，这种潜在的高需求就带来了巨大的诡计压力。雷同地，谷歌的中枢产物——搜索服务——每天处理数十亿次央求，也濒临着交流的问题：怎么以可领受的蔓延和能耗水平，将磨砺好的模子在群众范围内高效运行。
谷歌搜索对任何领有汇注浏览器和互联网联接的东谈主来说都是免费的。这种搜索的质料以及它的免费性，是推动其爆炸性增长和马上占主导地位的错误身分。据预计，到 2023 年，谷歌提供了节略两万亿次搜索驱散。要大要以这种限制免费提供搜索，谷歌需要大要相配低廉地提供每一组搜索驱散。
谷歌团队不错料猜测使用这些新的深度学习时候构建的一系列服务将会相配受接待。谷歌不错诓骗其品牌，以及将这些服务与其现存广受接待的产物如搜索、Gmail 和 Android 集成，再次使这些服务占据主导地位。
然而，这带来了一个要紧问题。在如斯大限制下，这些服务将需要大批特殊硬件参加。谷歌团队在 2013 年设计了一个语音识别示例，用以阐述所需诡计资源的限制：假定每位用户每天在 Android 手机上仅使用三分钟语音输入，而这些语音又需要通过深度学习在 CPU 上转机为文本，那么公司将不得不将服务器数目增多两到三倍，而这些服务器自己还是在处理现存职业负载。这种彭胀所需的本钱将相配腾贵。
一个可行的替代决策是扩大 GPU 的使用，而 NVIDIA 的 GPU 昭着是首选。
到 2013 年，NVIDIA 的 GPU 过火锻练的软件生态系统还是成为机器学习研究的热切器具，既可用于磨砺，也可用于推理。NVIDIA 于 2006 年推出了首款支合手通用诡计任务的 GPU，而其 CUDA 框架则于 2007 年问世，使得在 GPU 上进行通用诡计编程成为可能。更错误的是，NVIDIA GPU 可平直购买并部署，这为加速深度学习模子提供了即时可行的硬件遴荐。
正如咱们所看到的，谷歌如实采购了NVIDIA GPU 并将其部署在数据中心中。然而，依赖 GPU 并不一定是时候上或策略上的最好遴荐。诚然 GPU 在深度学习所需的矩阵运算和并行诡计方面比 CPU 更高效，但它们并非特意为深度学习设计，因此存在潜在的效率亏本。在谷歌这种限制下，这些效率亏本落味着巨大的本钱增多。此外，整个依赖单一供应商提供对公司策略至关热切的硬件，也会带来显耀的策略风险。
接下来，谷歌来到了下一个叉路口：
有两条可行旅途可供遴荐。其一是使用 FPGA，这种可编程逻辑器件大要实施深度学习所需的专用诡计。
其二是设计和构建自家的定制硬件，即特定应用集成电路（ASIC）。与 FPGA 或 GPU 比较，ASIC 不错针对深度学习任务进行特意优化，从而开释更高的效率后劲，同期减少对单一供应商的依赖。
尽管 FPGA 的性能在某些情况下仍有优势，但在与 GPU 的对比中很快就炫耀出局限性。FPGA 并未整个被淘汰：它们仍在谷歌的数据中心中使用，比 ASIC 提前约六个月参加坐褥，承担着一个“清洁管谈”的变装，用于考证和支合手通盘新加速器在坐褥环境中的部署历程。
真的的重心是 ASIC。谷歌的宗旨是开发一种定制芯片，在推理任务中相较 GPU 已矣约 10 倍的本钱性能优势。然而，定制硬件的开发需要时期，而时期对该面孔至关热切。这不可是一个拖延多年的研究实验；硬件必须快速委派至谷歌的数据中心，并大要已矣大限制部署。为此，该面孔必须充分诓骗谷歌现存的资源和时候积贮，以确保快速开发和高效委派。
15个月的古迹：TPU登场
一个错误问题是：在莫得现成里面团队的情况下，谷歌怎么能快速设计出复杂且具有创新性的硬件？令东谈主诧异的是，谷歌很快就组建起了一支高效团队。那么，他们是怎么作念到的呢？
谷歌自己已有为数据中心设计定制硬件的训诲，因此不错从现存团队中召集部分红员，参与新面孔。然而，公司此前从未自行开发过处理器芯片，因此必须引入领有关系训诲的新成员。这些新成员大多来自芯片设计和半导体行业，具备设计高性能 ASIC 的专科常识和实践训诲。通过将里面资源与外部众人相结合，谷歌大要马上组建一支既老练公司运作，又具备顶端硬件设计智商的跨学科团队，从而在短时期内推动定制深度学习加速器的研发。
其中一位新成员 Norm Jouppi 回忆谈，他是在一次会议上与 Jeff Dean 交谈后，被招募加入 TPU 团队的。他对这一创新的“greenfield”面孔产生了浓厚趣味趣味，决定参与其中。加入团队的其他闻名成员还包括 David Patterson（图灵奖得主），他既是原始 Berkeley RISC 架构的开发者，亦然 RISC-V 指示集架构的热切推动者。这些高水平东谈主才的加入，使团队在硬件设计、指示集架构以及系统优化等方面具备了刚劲的专科智商，为 TPU 的快速开发奠定了坚实基础。
谷歌很快组建了一支才华横溢且训诲丰富的团队。然而，即便如斯，淌若他们从零入手设计全新的系统架构，也仍然可能难以在既定时期内已矣宗旨。行运的是，谷歌大要模仿一种已有的架构方法，这一方法早在 TPU 开发之前三十多年就已提议。
在 1978 年的论文 Systolic Arrays (for VLSI) 中，卡内基梅隆大学的 H.T. Kung 和 Charles E. Leiserson 提议了他们所谓的“systolic system（脉动系统）”。这一设计理念为高蒙胧量、可并行化的诡计提供了表面基础，使其相配恰当深度学习中大限制矩阵运算的已矣，并最终为 TPU 架构提供了热切启发。
（论文地址：
https://www.eecs.harvard.edu/htk/static/files/1978-cmu-cs-report-kung-leiserson.pdf
Systolic system（脉动系统）是一种处理器汇注，它以有节律的款式实施诡计并在系统中传递数据。在这种脉动诡计机系统中，每个处理器的功能雷同于腹黑：它们周期性地继承输入、进行毛糙诡计，然后输出数据，以确保汇注中的数据保合手一语气流动。
Kung 和 Leiserson 随后将 systolic system 的一个热切应用定位于 矩阵诡计。许多基本的矩阵运算大要在具罕有组结构的脉动汇注上高效且优雅地进行活水线处理。举例，六边形联接的处理器阵列不错在实施矩阵诡计时已矣最优性能。这些脉动阵列具有通讯旅途浅薄且轨则的脾性，况且汇注中简直通盘处理器都是同构的。正因如斯，基于脉动阵列的专用硬件大要诓骗 VLSI 时候以低本钱构建。
行为当通常候环境的一个实例，Kung 和 Leiserson 展示了怎么将脉动系统行为 DEC PDP-11 袖珍诡计机的附件来使用，标明这一理念不仅具有理讲价值，也可应用于实质硬件系统。
该论文描画了脉动阵列的处理元素可能联接的替代款式。
其中一个提议的安排 - 正交联接 - 与 ILLIAC IV 超等诡计机中处理元素的安排产生了共识，在 ILLIAC IV 超等诡计机：DARPA、SIMD、Fairchild 和 Stanley Kubrick 的'2001'中磋议了这一丝)。
Kung 和 Leiserson 描画了怎么使用六边形联接的脉动阵列来实施矩阵乘法。
Kung 和 Leiserson 的这项首创性职业在随后的十年里得到了等闲研究，并催生了多篇论文，展示了怎么使用脉动阵列惩办各式诡计问题。
那么，脉动阵列是怎么职业的呢？基本念念想是：数据从数组的一侧或多侧输入系统，并跟着每个“脉冲”沿处理器阵列流动，数据和中间驱散在每一步被处理。经过充足的脉冲后，所需的诡计完成，驱散便从数组的一侧或多侧输出。
到 2013 年，Kung 和 Leiserson 往日提议脉动阵列时针对 1970 年代制造时候的原始动机已不再适用。然而，这种方法在矩阵乘法等任务上固有的高效性仍然显耀，尤其是在那时相对较低功耗的前提下。因此，TPU 的设计遴荐了领受脉动阵列。
谷歌领有工程师团队和锻练的架构方法，但在将见解鼎新为实质硅片的智商上仍存在差距。为此，他们与 LSI 公司（现为 Broadcom 的一部分）伸开合作。乍看之下，Broadcom 可能并不是典型的机器学习硬件合作伙伴，但它们大要与制造伙伴如 TSMC 合作，将谷歌的设计鼎新为可量产、可大限制部署的芯片。
此外，要让 TPU 支合手实质职业负载，职业不仅限于制造大批芯片。还必须开流配套的软件，使谷歌现存的深度学习器具大要在新架构上运行。这意味着全新的指示集架构需要被支合手，而编译器也必须为新架构进行适配——这自己即是一项巨大的工程挑战。
因此，TPU团队的宗旨就形成了：
快速构建硬件
已矣高性能
在大限制环境下踏实运行
对新职业负载开箱即用
同期保合抄本钱效益
他们如实已矣了快速构建：面孔启动仅 15 个月后，第一款 TPU 就在 2015 岁首部署到了谷歌的数据中心。
那么，他们是如安在短短 15 个月内完成这一豪举的呢？在论文 “In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit” 中，总结了一些错误身分：
（论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1704.04760
尽管咱们未必会吹嘘 TPU 从面孔启动到部署到数据中心仅用了 15 个月，远远短于圭臬的坐褥芯片周期，实质情况是谷歌依赖后续 TPU 的设计和优化往往需要多年的迭代。快速上市的奏效收货于团队的单一日程焦点——不仅在架构设计上，举例 700 MHz 的时钟频率便于已矣时期闭环，以及整个调试的 28nm 工艺，还在于数据中心部署团队的高效实施和调解。
诚然使用锻练的 28nm 工艺和相对较低的时钟速率如实匡助裁减了开发周期，但这一切的背后，更错误的是谷歌大要调遣所需资源，全力支合手这一面孔，从而已矣快速从见解到部署的鼎新。
TPU 很快就在谷歌里面等闲参加使用。其中一个引东谈主注重的高调示例是 DeepMind 在 AlphaGo Zero 面孔中的应用。AlphaGo Zero 是在 2016 年 3 月打败寰宇围棋冠军李世石的模子。
AlphaGo Zero 从自我对弈的强化学习中学习，肇端于立时运鼎新的权重，不依赖东谈主类棋谱领导，也不使用搜索树伸开，仅使用原始棋盘气象行为输入特征。令东谈主诧异的是，它仅使用谷歌云中的一台机器配备 4 个 TPU，就完成了磨砺。
2016 年 AlphaGo Zero 的奏效标志着一个热切时刻：以如斯有限的硬件已矣如斯高水平的东谈主工智能效果，展示了 TPU 在大限制深度学习任务中高效、低功耗的后劲，也考证了谷歌定制加速器设计的实质价值。
像谷歌这么的公司浮浅不会公开其数据中心的里面运作细节。因此，TPU 在 2015 岁首次部署后一年的时期里仍然保合手相对高明。
直到 2016 年 5 月 18 日，谷歌 CEO Sundar Pichai 在 Google I/O 大会主题演讲中初次认真公开通知：
“咱们在数据中心里面署 TPUs 已卓著一年，并发现它们在机器学习任务中提供了每瓦性能的数目级培植。”
这一声明不仅揭示了 TPU 的存在，也向业界展示了谷歌在定制加速器和深度学习硬件上的当先优势。
这一发布还伴跟着一篇毛糙的官方博客，先容了谷歌怎么使用 TPU 定制芯片来增强机器学习任务的诡计智商。除了提供一些简要的时候细节外，博客还展示了 TPU 怎么支合手谷歌的实质服务。
TPU 还是为谷歌的多项应用提供了能源，包括用于培植搜索驱散关系性的 RankBrain，以及用于增强舆图和导航准确性与质料的 街景稽查（Street View）。在 AlphaGo 与围棋寰宇冠军李世石的比赛中，TPU 为其提供了诡计智商，使轨范大要“更快地念念考”，并在棋局入彀划更远的出动。
15个月后：TPU的架构与迭代
正如咱们所看到的，TPU v1 团队领受的方法源自 H.T. Kung 和 Charles E. Leiserson 在 1978 年论文 “Systolic Arrays (for VLSI)” 中初次提议的架构理念。
脉动系统（systolic system）是一种由处理器构成的汇注，这些处理器有节律地实施诡计并传递数据。在脉动诡计机系统中，每个处理器的功能雷同于腹黑：它周期性地继承输入、进行毛糙诡计，然后输出驱散，从而保合手汇注中数据的一语气流动。
那么，TPU v1 怎么诓骗脉动方法高效实施矩阵乘法呢？咱们不错用一个 2x2 矩阵乘法示例来阐述。
假定咱们有一个 2x2 的乘法单元（MAC）阵列，这些单元在一个浅薄的网格中联接。淌若咱们按正确步调将矩阵元素输入到网格中，那么矩阵乘法的驱散便会天然从阵列中产生。每个旯旮的方块代表一个 乘法累加单元（MAC），不错实施乘法和加法操作，从而完成矩阵乘法的活水线处理。
在这张图中，黄色的值是从顶部和左侧输入矩阵的输入值。浅蓝色的值是存储的部分和。深蓝色的值是最终驱散。
让咱们一步步来分析。
第 1 步：值 a11 和 b11 被加载进左上角的乘法/累加单元（MAC）。它们被相乘，驱散被存储。
第 2 步：值 a12 和 b21 被加载进左上角的 MAC。它们被相乘，并加到之前诡计的驱散上。这给出了驱散矩阵的左上角值。与此同期，b11 被传输到右上角的 MAC，在那边它与新加载的值 a21 相乘，驱散被存储。同期，a11 被传输到左下角的 MAC，在那边它与新加载的值 b12 相乘，驱散被存储。
第 3 步：b21 被传输到右上角的 MAC，在那边它与新加载的值 a22 相乘，驱散被加到之前存储的驱散上。同期，a12 被传输到左下角的 MAC，在那边它与新加载的值 b22 相乘，驱散被加到之前存储的驱散上。在这一步中，咱们诡计了驱散矩阵的右上角和左下角值。与此同期，a12 和 b21 被传输到右下角的 MAC，在那边它们被相乘，驱散被存储。
第 4 步：临了，a22 和 b22 被传输到右下角的 MAC，在那边它们被相乘，驱散被加到之前存储的值上，给出了驱散矩阵的右下角值。
因此，矩阵乘法的驱散沿着 MAC 矩阵中出动的“对角线”显现出来。
在咱们的示例中，进行 2x2 矩阵乘法需要 4 个门径，但这仅是因为在诡计入手和驱散时一些 MAC 莫得被诓骗。实质上，一朝 MAC 变为优游，新的矩阵乘法就会从左上角入手。因此，该单元每两个周期就能完成一次新的矩阵乘法。
这是对脉动阵列职业款式的简化暗意，咱们简要隘先容了 TPU v1 中脉动阵列已矣的一些细节。我但愿这种架构职业的旨趣还是明晰。
这是最浅薄可能的矩阵乘法，但不错扩展到更大的矩阵和更大的乘法单元阵列。
错误点是，淌若数据以正确的步调输入到脉动阵列中，则通过系统的值和驱散的流动将确保所需驱散随时期从阵列中出现。莫得必要将中间驱散存储并从“主存储”区域索要。由于矩阵乘法单元的结构和输入被输入到单元的步调，中间驱散在需要时自动可用。
天然，矩阵乘法单元不是孑然存在的，通盘这个词系统的最浅薄呈现如下：
起先要真贵的是，TPUv1 依赖于通过 PCIe（高速串行总线）接口与主机诡计机的通讯。它还不错平直造访我方的 DDR3 动态 RAM 存储。
咱们不错将其扩展为设计的更详备展示：
让咱们从这个设计的展示中挑选一些错误元素，从顶部入手，大致顺时针出动：
DDR3 DRAM / Weight FIFO：权重存储在通过 DDR3-2133 接口联接到 TPU v1 的 DDR3 RAM 芯片中。权重是从主诡计机的内存通过 PCIe 预加载到这些芯片上的，然后不错移动到“Weight FIFO”内存中，为矩阵乘法单元的使用作念好准备。
矩阵乘法单元：这是一个“脉动”阵列，领有 256 x 256 的矩阵乘法/累加单元，由顶部的 256 个“权重”值和左侧的 256 个数据输入供给。
累加器：驱散从脉动矩阵单元的底部出现，并存储在“累加器”内存存储中。
激活：在此应用上述神经汇注中描画的激活函数。
团结缓冲区/脉动数据竖立：应用激活函数的驱散存储在“团结缓冲区”内存中，准备行为输入反馈到矩阵乘法单元以诡计下一层所需的值。
乘法/累加单元（MACs）
到面前为止，咱们还莫得具体阐述矩阵乘法单元实施的乘法的性质。TPU v1 实施 8 位 x8 位整数乘法，诓骗量化来幸免对更占用更多硅单方面积的浮点诡计的需求。
指示集
TPU v1 领受 CISC（复杂指示集诡计机）设计，节略惟有 20 条指示。值得真贵的是，这些指示是由主诡计机通过 PCIe 接口发送给它的，而不是从内存中获取的。
五个错误指示如下：
Read_Host_Memory
通过 PCIe 从主诡计机的内存读取输入值到团结缓冲区。
Read_Weights
从权重内存读取权重到 Weight FIFO。真贵，权重内存将还是通过 PCIe 从诡计机的主内存中读取了权重。
Matrix_Multiply / Convolve
字据论文，这条指示：使矩阵单元实施矩阵乘法或卷积，从团结缓冲区到累加器。矩阵操作领受一个变量大小的 B*256 输入，将其与一个 256x256 的恒定权重输入相乘，产生一个 B*256 的输出，完成 B 活水线周期。这是已矣脉动阵列矩阵乘法的指示。它还不错实施卷积诡计，这对卷积神经汇注是必需的。
Activate
字据论文，这条指示：实施东谈主工神经元的非线性函数，有 ReLU、Sigmoid 等选项。它的输入是累加器，输出是团结缓冲区。淌若咱们回到咱们浅薄的神经汇注模子，荫藏层中的值是将“激活函数”应用于输入的权重乘以输入的总数的驱散。ReLU 和 Sigmoid 是两种最受接待的激活函数。在硬件中已矣这些将提供应用激活函数的有用加速。
Write_Host_Memory
通过 PCIe 将驱散从团结缓冲区写入主诡计机的内存。
值得暂停一刻，反念念这五条指示在提供简直好意思满的 TPU v1 推理已矣方面的优雅。在伪代码中，咱们不错大致描画 TPU v1 的操作如下：
Read_Host_Memory
Read_Weights
Loop_Start
Matrix_Multiply
Activate
Loop_End
Write_Host_Memory
强调脉动单元在使这成为可能和高效中的热切性亦然有用的。正如 TPU v1 团队所描画：
矩阵单元使用脉动实施以从简能量，通过减少对团结缓冲区的读写....它依靠来自不同标的的数据在数组中的单元以规定拒绝到达时被组合。数据从左侧流入，权重从顶部加载。给定的 256 元素乘法-累加操作以对角线波前的花式通过矩阵出动。
软件
莫得软件支合手的 TPU v1 硬件将绝不必处。谷歌开发并使用了 Tensorflow，因此创建“驱动轨范”以使 Tensorflow 大要与 TPU v1 协同职业是主要门径。
TPU 软件栈必须与为 CPU 和 GPU 开发的软件栈兼容，以便应用轨范不错快速移植到 TPU。在 TPU 上运行的应用轨范的部分浮浅用 TensorFlow 编写，并编译成不错在 GPU 或 TPUs 上运行的 API。
与 GPUs 相通，TPU 栈分为用户空间驱动轨范和内核驱动轨范。内核驱动轨范很轻量级，仅处理内存治理和中断。它设计用于永远踏实。用户空间驱动轨范变化往往。它竖立和限定 TPU 实施，将数据再行花式化为 TPU 步调，将 API 调用转机为 TPU 指示，并将它们转机为应用轨范二进制文献。
制造和模具
TPU v1 是由 TSMC 使用相对“锻练”的 28nm TSMC 工艺制造的。谷歌暗意，与谷歌此时在其数据中心使用的更先进工艺制造的 Intel Haswell CPU 和 NVIDIA 的 K80 GPU 芯片比较，模具面积不到一半。
咱们还是看到了 TPU v1 的指示集有多浅薄，惟有 20 条 CISC 指示。ISA 的浅薄性导致 TPU v1 的模具顶用于解码和关系行为的“支拨”相配低，仅占模具面积的 2%，象征为“限定”。
比较之下，24%的模具面积专用于矩阵乘法单元，29%专用于存储输入和中间驱散的“团结缓冲区”内存。
性能
此时，回来一下 TPU v1 旨在使推理——即在谷歌限制的真的寰宇服务中使用还是磨砺好的模子——更高效是有用的。它不旨在提高磨砺的速率或效率。尽管推理和磨砺有一些共同的特征，但在开发专用硬件时，推理和磨砺提供了整个不同的挑战。
那么 TPU v1 的阐发怎么呢？
2013 年，TPU v1 的错误比较是与 Intel 的 Haswell CPU 和 NVIDIA 的 K80 GPU。
TPU v1 领有 K80 GPU 的 25 倍 MAC 和 3.5 倍的片上内存。
TPU v1 在推理方面比 K80 GPU 和 Haswell CPU 快节略 15X - 30X。
况且错误的是 TPU v1 在能源效率方面远超 GPU：TPU v1 的相对增量性能/瓦特是 GPU 的 25 到 29 倍。
TPU v1 只是故事的入手。TPU v1 设计得很快，独一的宗旨是使推理更快和更节能。它有一些昭着的肆意，不是为磨砺设计的。不仅谷歌里面，外部公司很快就入手筹议怎么改进 TPU v1。
2017年 TPUv2
Google的第二代TPU，定位是服务端AI推理和磨砺芯片。
硬件架构
TPUv2的改造
单个向量存储器，而不是固定功能单元之间的缓冲区。
通用向量单元，而不是固定功能激活管谈。
联接矩阵单元行为向量单元的卸载。
将 DRAM 联接到内存系统而不是平直联接到矩阵单元。
转向 HBM 以获取带宽。
添加互连以已矣高带宽扩展。
TPUv2 Core
超长指示字架构：诓骗已知的编译器时候。
线性代数ISA：标量、向量和矩阵，为通用性而构建。
TPU 中枢：标量单元
322b VLIW 系结包：
2 个标量槽
4 个向量槽（2 个用于加载/存储）
2 个矩阵插槽（推入、弹出）、
1 个杂项插槽
6 个立即数
标量单元实施：
好意思满的 VLIW 系结获取息争码
标量槽实施
存储系统
针对 SRAM 暂存器进行加载和存储
在中枢内提供可预计的调度
可能会因同步标志而住手
可通过异步 DMA 造访
在同步标志中提示完成
互连器
具有 4 个链路的片起程由器
每个链路 500 Gbps
拼装成2D环面
软件视图：使用 DMA，就像 HBM 相通；肆意推送 DMA；只需定位另一个芯片 ID
2018年：TPUv3
TPU3是对TPU2的祥和再行设计，领受交流的时候，MXU和HBM容量增多了两倍，时钟速率、内存带宽和ICI带宽增多了1.3倍。TPU3超等诡计机还不错扩展到1024个芯片。它的算力进一步培植至 420TFlops，内存达到了 128GB（HBM） ，况且初次引入了散播式磨砺框架，这一创新使得多台 TPU 不错协同职业，大大提高了磨砺效率，大要应答大限制的深度学习任务。此外，TPU v3 还领受了那时最新的液冷时候，灵验惩办了芯片在高负载运行时的散热问题，确保了芯片的踏实性能，为 AI 磨砺的大限制应用提供了可能。
功能脾性
协同设计：具有软件可预计性的简化硬件（举例，VLIW、暂存器）。
使用 bfloat16 脉动阵列诡计密度：HBM 为诡计提供支合手，XLA编译器。
具有原则性线性代数框架的灵活大数据中枢。
2020年： TPUv4i
TPUv4i：Google于2020年发布，定位是服务器端推理芯片.
硬件架构
功能脾性
1)单核TPUv4i 用于推理，双核 TPUv4（可扩展至 4096 个芯片）用于磨砺。
2)遴荐编译器兼容性，而不是二进制兼容性。
3)通过通用内存 (CMEM)增多了片上 SRAM 存储。
4)四维张量 DMA 引擎充任协处理器，可整个解码和实施 TensorCore DMA 指示。
5)添加了一个分享片上互连 (OCI)，用于联接芯片上的通盘组件。
6)引入了四输入加法器运算单元。
7)时钟频率达到 1.05 GHz。
8)2个ICI链路集会板端4 个芯片。
9)具有等闲的追踪和性能计数器等硬件功能。
2021年：TPUv4
谷歌2020年发布，服务器推理和磨砺芯片，芯片数目是TPUv3的四倍。它用了更为先进的 7nm 工艺，晶体管数大幅培植，峰值算力达到了 275TFLOPS ，性能阐发群众当先。TPU v4 在内存带宽和能效比等方面也有了显耀的培植，况且进一步优化了散播式磨砺框架，使得其在大限制模子磨砺中的阐发愈加出色。
硬件架构
功能脾性
1)通过引入具有光学数据链路的光路交换机（OCS）来惩办限制和可靠性大意，允许 4K 节点超等诡计机通过再行成立来容忍 1K CPU 主机在 0.1%–1.0% 的时期内不可用。
2)公开了 DLRM（SparseCore 或 SC）中镶嵌的硬件支合手，DLRM 是自 TPU v2 以来 TPU 的一部分。
3)结合了前两种功能，为超等诡计机限制互连的需求添加了全对全通讯模式。
同期，TPU v4 还支合手 3D 堆叠封装时候，进一步提高了芯片的集成度和性能，为 AI 芯片的发伸开辟了新的谈路。
2023年：TPU V5e
Google定制设计、构建和部署 Cloud TPU v5e，以经济高效地骄傲这些不停增长的诡计需求。
本钱效益：与 TPU v4 比较，每好意思元性能提高高达 2.5 倍，推理（Inference）蔓延训斥高达 1.7 倍。
可扩展：八种 TPU 互集会构支合手全系列 LLM 和生成式 AI 模子大小，最多 2 万亿个参数。
多功能：刚劲的东谈主工智能框架和编程支合手。
Cloud TPU v5e 支合手对各式模子大小进行推理。单个 v5e 芯片最多不错运行具有 13B 参数的模子（16GB HBM）。不错基于数百个芯片运行具有多达 2 万亿（2000B）参数的模子，支合手从BERT到GPT-4量级的不同模子。
在 TPU PodSlice 中，TPU 芯片使用高速互连。每个 TPU 芯片平直与 TPU PodSlice 中的其他区域通讯。TPU 软件会自动将数据分发到 PodSlice 中的每个 TensorCore。这里借用v4的联接结构行为图示阐述。
这一结构看起来有些像NVIDIA GPU的联接架构，但实质上比NVLINK的联接灵活度更高，使用了可重构的MEMS光学联接，也可获取更大的诡计带宽。
业界有一个传闻，即是本届的TPU v5e是通过TPU v4，借助AI的力量设计出来的。字据业内传出的讯息，大部分由AI（跑在TPU v4上）作念的河山摆放优于东谈主类众人（26 of 37），此项职业由Google Brain Team和TPU Team共同完成。再结合前段时期使用GPT大模子设计电路的职业看，机器设计机器的时期，似乎在渐渐开启。
每个 v5e 芯片包含一个 TensorCore。每个 TensorCore 有 4 个矩阵乘法单元 (MMU)、一个向量单元（VU）和一个标量单元（SU），每个单元其实是大批诡计电路构成的电路模块。可支合手Training和Inference。
与TPUv4比较，TPU v5e专为大模子和生成式 AI 模子打造，有专用的embedding电路模块。与前代 TPU v4 比较，每好意思元磨砺性能培植高达 2 倍、每好意思元推感性能培植高达 2.5 倍。况且 TPU v5e 的本钱不到 TPU v4 的一半。看起来似乎是借助AI时候，对微架构和电路进行了升级，使得详尽的诡计效率更高。
2023年：TPU v5P
以下是TPU v5p的主邀功能和亮点：
高效率：TPU v5p领受了先进的制程时候和硬件加速器，已矣了更高的诡计性能。它大要更快地处理大限制的张量诡计任务，为机器学习和科学诡计等范畴提供了更刚劲的支合手。TPU v5p 在浮点运算次数和内存带宽方面永诀培植了 2 倍和 3 倍。在大讲话模子（LLM）磨砺速率上已矣了 2.8 倍的代际培植，相较于 TPU v5e 还有约 50% 的当先。
低蔓延：TPU v5p领受了低蔓延的内存造访机制，减少了数据传输的蔓延。这使得TPU v5p大要更快地响应用户的央求，提高了举座系统的响应速率。谷歌称，TPU v5p是其迄今为止最刚劲的，大要提供459 teraFLOPS（每秒可实施459万亿次浮点运算）的bfloat16（16位浮点数花式）性能或918 teraOPS（每秒可实施918万亿次整数运算）的Int8（实施8位整数）性能，支合手95GB的高带宽内存，大要以2.76 TB/s的速率传输数据。
兼容性：TPU v5p与现存的硬件和软件兼容细致。TPU v5p 提供了丰富的API和器具，大要无缝集成到现存的诡计系统中，减少了迁徙和升级的本钱。同期，TPU v5p还便捷开发者进行开发和优化。不错字据不同的需求进行升级，骄傲各式限制的 AI 应用。每个 TPU v5p Pod 由多达 8,960 个芯片构成，使用最高带宽的芯片间联接（每芯片 4,800 Gbps）进行互连，确保快速传输速率和最好性能。
扩展性：TPU v5p支合手横向和纵向扩展。这意味着用户不错字据需求增多或减少TPU的数目，以适当不同限制的诡计任务。谷歌加强了对流行的机器学习框架（如 JAX、TensorFlow 和 PyTorch）的支合手，并提供了开箱即用的功能。此外，TPU v5p 还领受了绽开且专有的多片磨砺和多主机推理软件，使得扩展、磨砺和服务职业负载变得浅薄且高效。
安全性：TPU v5p具有先进的安全脾性。它领受了硬件级的加密和安全机制，保护了用户的数据和秘籍。这使得TPU v5p大要在安全明锐的应用场景中得到等闲应用。
2024年：TPUv6（Trillium）
TPUv6的主要的几个优化点是MXU更大频率更高，浮点智商基本上到H100，HBM带宽和容量翻倍换了HBM3，ICI带宽也升级了。
以下是 Trillium 相关于上一代产物的一些主要改进：磨砺效果提高 4 倍以上推理蒙胧量提高 3 倍能源效率提高67%每块芯片的峰值诡计性能显耀培植 4.7 倍高带宽内存 (HBM) 容量加倍芯片间互连 (ICI) 带宽加倍单个 Jupiter 汇注结构中有 100K 个 Trillium 芯片每好意思元可将磨砺性能提高 2.5 倍，每好意思元可将推感性能提高 1.4 倍
这些增强功能使 Trillium 大要在各式 AI 职业负载中阐发出色，其中包括：扩展 AI 磨砺职业负载磨砺 LLM，包括密集模子和混杂众人 (MoE) 模子推感性能和采集调度镶嵌密集型模子提供磨砺和推感性价比让咱们看一下 Trillium 在每种职业负载下的阐发。
磨砺像 Gemini 2.0 这么的大型模子需要大批的数据和诡计。Trillium的近线性扩展智商不错灵验地将职业负载分派到通过 256 芯片舱内的高速芯片间互连和咱们最先进的Jupiter 数据中心汇注联接的大批 Trillium 主机上，从而使这些模子的磨砺速率显耀加速。这是通过 TPU 多切片和用于大限制磨砺的全栈时候已矣的，并通过Titanium进一步优化，Titanium 是一个动态数据中心范围的卸载系统，范围从主机适配器到汇注结构。 Trillium 通过部署 12 个由 3072 个芯片构成的 pod 已矣了 99% 的扩展效率，并通过 24 个 pod（包含 6144 个芯片）对 gpt3-175b 进行预磨砺已矣了 94% 的扩展效率，即使在跨数据中心汇注运行以预磨砺 gpt3-175b 时亦然如斯。
与前几代产物比较，Trillium TPU 的扩展效率昭着更高。下图中，咱们的测试标明，与同等限制的 Cloud TPU v5p 集群比较，Trillium 在 12 个 Pod 限制下的扩展效率高达 99%（总峰值浮点运算次数）。
磨砺 LLM，包括密集模子和混杂众人 (MoE) 模子像 Gemini 这么的 LLM 自己就很刚劲且复杂，领罕有十亿个参数。磨砺如斯密集的 LLM 需要巨大的诡计智商以及共同设计的软件优化。与上一代 Cloud TPU v5e 比较，Trillium 为 Llama-2-70b 和 gpt3-175b 等密集 LLM 提供了高达 4 倍的磨砺速率。
除了密集的 LLM，使用混杂众人 (MoE) 架构磨砺 LLM 是一种越来越流行的方法，它结合了多个“众人”神经汇注，每个汇注特意处理 AI 任务的不同方面。与磨砺单个举座模子比较，在磨砺期间治理和调解这些众人会增多复杂性。与上一代 Cloud TPU v5e 比较，Trillium 为 MoE 模子提供的磨砺速率提高了 3.8 倍。
此外，与 Cloud TPU v5e 比较，Trillium TPU 提供了 3 倍的主天真态立时存取内存 (DRAM)。这将部分诡计卸载到主机，有助于在限制上最大限定地提高性能和Goodput。Trillium的主机卸载功能在磨砺 Llama-3.1-405B 模子时可将性能提高 50% 以上，以模子 FLOPs 诓骗率 (MFU) 斟酌。
Trillium 代表了 Google Cloud 东谈主工智能基础架构的要紧飞跃，为各式东谈主工智能职业负载提供了令东谈主难以置信的性能、可扩展性和效率。Trillium 大要使用寰宇一流的共同设计软件扩展到数十万个芯片，让您大要更快地已矣冲破并提供超卓的东谈主工智能惩办决策。此外，Trillium 超卓的性价比使其成为寻求最大化东谈主工智能投资价值的组织的经济实惠的遴荐。
2025年：TPU v7（Ironwood）
Google TPU V7，行为 TPU 家眷的最新成员，更是集历代 TPU 时候之大成，已矣了全所在的冲破。它领受了 3nm 制程工艺，在芯片制造工艺上达到了行业当先水平，为更高的性能和更低的功耗奠定了基础。在架构设计上，TPU V7 进行了果敢创新，引入了全新的诡计中枢和互联时候，使其在性能、内存带宽、芯片间通讯等方面都取得了巨大的飞跃。举例，它支合手 FP8 诡计，这在 TPU 系列中尚属初次，大要在保证诡计精度的同期，大大提高诡计效率；内存带宽培植至 7.2 TBps ，是上一代的 4.5 倍，大要更快地读取和处理数据，骄傲了当代 AI 应用对内存带宽的高条目；芯片间通讯带宽也有了显耀培植，双向带宽达到 1.2 Tbps ，是上一代的 1.5 倍，已矣了更快的芯片间通讯，促进了大限制高效散播式磨砺和推理。
在算力方面，TPU V7 的 FP8 峰值算力高达 4614TFlops ，这一数据相较于 2017 年的第二代 TPU，性能培植了 3600 倍，与 2023 年的第五代 TPU 比较，也有着 10 倍的巨大飞跃。从具体数据来看，第二代 TPU 的算力在那时处于一个基础水平，而 TPU V7 经过多年的时候迭代，算力已矣了指数级增长，成为了 AI 诡计范畴的刚劲能源源。与英伟达的 B200 比较，TPU V7 的 FP8 算力为 4614TFlops ，略高于 B200 标称的 4.5PFlops（4500TFlops） ，在算力比拼中占据了优势，大要为大限制的 AI 诡计任务提供更刚劲的诡计支合手。
内存方面，TPU V7 配备了 192GB 的 HBM3E 显存 ，这一容量是上一代的 6 倍，如斯巨大的显存容量，使得它大要莽撞运行万亿参数级别的大模子。在现在 AI 模子不停向大限制、复杂化发展的趋势下，大显存大要灵验减少数据在内存与存储之间的往往交换，提高模子的运行效率。举例，在磨砺一些参数限制庞大的讲话模子时，充足的显存不错保证模子在运行过程中大要快速读取和处理数据，幸免因显存不及导致的性能瓶颈。与英伟达 B200 的显存容量比较，诚然具体数值可能因产物版块略有各异，但 TPU V7 的 192GB HBM3E 显存也具备很强的竞争力，大要骄傲大多数复杂 AI 任务对内存的高需求。
内存带宽是斟酌芯片性能的另一个热切目的，TPU V7 的单芯片内存带宽培植到了 7.2TBps ，是上一代的 4.5 倍，这意味着它大要在单元时期内传输更多的数据。形象地说，内存带宽就像是数据传输的高速公路，带宽越高，数据传输的速率就越快。以每秒传输的数据量来诡计，7.2TBps 的带宽十分于每秒不错传输 230 部 4K 电影的数据量，如斯高的带宽大要确保芯片在处理内存密集型职业负载时，如深度学习中的大限制矩阵运算，大要快速获取所需数据，大大提高诡计效率。比较之下，英伟达 B200 的内存带宽为 8TBps ，TPU V7 诚然稍低一丝，但差距不大，二者基本处于可对标水平，都代表了面前 AI 芯片内存带宽的顶尖水平。
TPU V7 的超卓性能，离不开其专有且创新的架构设计，这些设计在培植性能与能效方面阐发了错误作用。
起先是 3D 堆叠时候的应用，TPU V7 通过混杂键合（Hybrid Bonding）将逻辑层与内存层以 10 微米间距堆叠 ，这种设计极地面减少了信号蔓延和功耗。从物理层面来看，3D 堆叠使得芯片里面的各个组件之间的距离更近，信号传输旅途裁减，从而灵验训斥了信号蔓延。在实质应用中，当芯片需要往往读取内存中的数据进行诡计时，较短的信号传输蔓延不错让数据更快地到达诡计单元，提高诡计效率。同期，由于减少了芯片间的数据搬运，功耗也训斥了 30% ，这在大限制数据中心部署中，大要显耀降淘气源消耗和运营本钱。举例，在一个领有大批 TPU V7 芯片的 AI 诡计集群中，功耗的训斥意味着不错减少散热设备的参加和运行本钱，同期也愈加合适绿色诡计的理念。
新式诡计中枢 FlexCore 亦然 TPU V7 架构设计的一大亮点。每个 FlexCore 包含 4096 个 MAC（乘积贮加单元） ，支合手 FP32、FP16、BF16、FP8 混杂精度诡计。这种混杂精度的支合手，使得芯片大要字据不同的诡计任务需求，灵活遴荐最合适的精度模式，在保证诡计精度的同期，提高诡计效率。比如在一些对精度条目不高的快速推理任务中，不错遴荐较低精度的诡计模式，加速诡计速率；而在对精度条目较高的科学诡计或复杂模子磨砺中，则不错领受高精度模式。FlexCore 还领受了三级缓存结构（L1/L2/L3） ，L3 缓存容量达 64MB / 中枢 ，这一设计灵验减少了外部内存造访。缓存就像是一个高速的数据暂存区，当诡计单元需要数据时，起先会在缓存中查找，淌若大要找到，就不错幸免从外部内存中读取数据，大大提高了数据造访速率。此外，FlexCore 还集成了稀少诡计加速器，通过动态稀少化（Dynamic Sparsity）时候，在磨砺中自动屏蔽 80% 零值数据 ，进一步培植了诡计效率。在深度学习模子中，好多参数在诡计过程中实质上是零值，这些零值数据的诡计会浪费诡计资源和时期，动态稀少化时候大要自动识别并跳过这些零值数据的诡计，使得芯片大要将诡计资源集会在灵验数据上，从而提高举座诡计效率。
在芯片间通讯方面，TPU V7 领受了光互联（Optical Interconnect）时候，通过在芯片上平直集成激光器和光调制器，已矣了硅光子集成 ，幸免了传统电缆蔓延。同期，诓骗波分复用（WDM）时候，通过不同波长光信号并行传输，单链路带宽达 1.6TB/s ，大大提高了通讯带宽。这种光互联时候使得芯片间通讯蔓延从第六代的 20 微秒训斥到了 5 微秒 ，减少了 87.5%。在大限制散播式诡计中，芯片间的通讯效率至关热切，低蔓延的通讯大要确保各个芯片之间的协同职业愈加高效，幸免因通讯蔓延导致的诡计恭候时期，从而提高通盘这个词集群的诡计性能。举例，在磨砺超大限制的 AI 模子时，需要多个 TPU V7 芯片协同职业，光互联时候大要使得各个芯片之间的数据传输愈加马上，已矣高效的散播式磨砺。
Google TPU V7 刚劲的硬件性能，离不开与之紧密配合的软件层面优化，这些优化措施就像是为高性能硬件这把芒刃配上了细致的剑鞘，使其大要阐发出最大的威力 。
在编译器方面，XLA（Accelerated Linear Algebra）编译器得到了显耀改进。XLA 编译器专为 TPU 设计，大要将机器学习模子的诡计图进行优化，从而更高效地在 TPU 上运行。它通过一系列的优化时候，如常量折叠、轮回不变代码外提、死代码排斥等，减少了不必要的诡计和内存造访，提高了诡计效率。举例，在处理复杂的神经汇注模子时，XLA 编译器不错对诡计图进行分析，将一些在编译时就不错笃定驱散的诡计提前完成，幸免在运行时重迭诡计，从而从简了诡计资源和时期。在编译一个包含大批卷积层和全联接层的图像识别模子时，XLA 编译器大要通过常量折叠优化，将一些固定的卷积核参数在编译阶段就诡计出驱散，减少了运行时的诡计量，使得模子在 TPU V7 上的运行速率提高了 30% 。
散播式磨砺框架也得到了升级。跟着 AI 模子限制的不停增大，散播式磨砺变得越来越热切。TPU V7 的散播式磨砺框架针对大限制集群进行了优化，大要已矣高效的多节点协同磨砺。它通过改进的通讯公约和同步机制，减少了节点之间的通讯支拨和同步恭候时期。在传统的散播式磨砺中，节点之间在进行参数更新时，往往需要奢靡大批时期进行通讯和同步，导致磨砺效率低下。而 TPU V7 的散播式磨砺框架领受了异步更新和高效的通讯压缩时候，使得节点不错在土产货进行更多的诡计，减少了与其他节点的通讯频率，同期通过压缩通讯数据的大小，进一步提高了通讯速率。在磨砺一个万亿参数的讲话模子时，使用 TPU V7 的散播式磨砺框架，与上一代比较，磨砺时期裁减了 40% ，大大提高了磨砺效率，使得大限制模子的磨砺变得愈加可行和高效。
TPU V7 配备了增强版 SparseCore，这是一款专为处理高档排序和保举职业负载中常见的超大镶嵌而设计的数据流处理器。SparseCore 最初是为加速保举模子而设计的，它诓骗镶嵌时候对不同类别的用户进行保举。在实质应用中，保举系统需要处理海量的用户数据和物品数据，其中存在大批的稀少矩阵，传统的诡计款式效率低下。SparseCore 通过硬件加速和优化的算法，大要快速处理这些稀少矩阵，提高保举系统的诡计效率。举例，在一个领罕有亿用户和数千万商品的电商保举系统中，使用 SparseCore 不错将保举诡计的时期从蓝本的几分钟裁减到几秒钟，大大培植了用户体验和系统的响应速率。此外，Ironwood 芯片中的第三代 SparseCore 还编码了各式算法，用于加速金融和科学诡计，诚然具体细节尚未暴露，但这无疑为 TPU V7 在更多范畴的应用拓展了空间。
Pathways 是 Google DeepMind 开发的机器学习运行时，它在 TPU V7 的跨芯片诡计中阐发着错误作用。Pathways 大要跨多个 TPU 芯片已矣高效的散播式诡计，它提供了一种团结的编程模子和运行时环境，使得开发者不错莽撞地诓骗数万个 TPU 芯片的综总诡计智商。在磨砺超大限制的 AI 模子时，需要多个 TPU 芯片协同职业，Pathways 通过优化的任务调度和资源分派算法，大要将诡计任务合理地分派到各个 TPU 芯片上，已矣高效的并行诡计。它还支合手动态资源分派，字据模子的诡计需乞降 TPU 芯片的负载情况，实时调理资源分派，确保每个芯片都能充分阐发其性能。在磨砺一个包含多个 Transformer 模块的大型讲话模子时，Pathways 不错将不同的 Transformer 模块分派到不同的 TPU 芯片上进行诡计，同期调解各个芯片之间的数据传输和同步，使得通盘这个词磨砺过程愈加高效和踏实，与传统的散播式诡计框架比较，使用 Pathways 大要将磨砺效率提高 50% 。
在超大限制模子磨砺范畴，Google TPU V7 展现出了超卓的性能和显耀的优势 。跟着 AI 时候的不停发展，模子限制呈现出爆发式增长，万亿参数模子已渐渐成为研究和应用的热门。磨砺这些超大限制模子，对诡计资源的需求号称巨大，不仅需要刚劲的算力来加速矩阵运算和参数更新，还对内存带宽和存储容量有着极高的条目，以确保大要高效处理海量的数据。
TPU V7 的出现，为超大限制模子磨砺带来了新的晨曦。其高达 4614TFlops 的 FP8 峰值算力 ，大要在单元时期内完成更多的诡计任务，大大裁减了模子磨砺的时期。举例，在磨砺一个万亿参数的讲话模子时，使用 TPU V7 集群进行磨砺，与上一代 TPU 比较，磨砺时期不错裁减数周以至数月。这是因为 TPU V7 刚劲的算力不错更快地完成模子中的矩阵乘法、卷积运算等中枢诡计任务，使得参数更新的速率大幅提高，从而加速了通盘这个词磨砺过程。
除了算力，TPU V7 的大内存和高带宽也为超大限制模子磨砺提供了有劲支合手。192GB 的 HBM3E 显存 ，使得模子不错一次性加载更多的参数和数据，减少了数据在内存与存储之间的往往交换，提高了磨砺效率。同期，7.2TBps 的单芯片内存带宽 ，确保了数据大要快速地传输到诡计中枢，幸免了因数据传输瓶颈导致的诡计恭候时期。在磨砺图像生成模子时，大批的图像数据需要快速读取和处理，TPU V7 的高内存带宽不错保证图像数据大要实时传输到诡计单元进行运算，使得模子大要更快地学习到图像的特征，培植磨砺效果。
从本钱角度来看，TPU V7 也具有昭着的优势。由于其高效的诡计性能和较低的能耗，使用 TPU V7 进行超大限制模子磨砺，不错训斥对诡计资源的需求，从而减少硬件采购本钱和数据中心的运营本钱。与传统的 GPU 集群比较，TPU V7 集群在完成交流限制的模子磨砺任务时，所需的设备数目更少，能耗更低，这意味着不错从简大批的电力用度和设备爱戴用度。据估算，使用 TPU V7 进行超大限制模子磨砺，本钱不错训斥 30% - 50% ，这关于大限制的 AI 研究和应用来说，是一笔十分可不雅的从简。
在 AI 推理场景中，Google TPU V7 针对混杂众人模子（MoE）推理进行了特意优化，展现出了出色的性能 。跟着 AI 应用的不停普及，推理任务在实质应用中的需求日益增长，对推理速率和本钱的条目也越来越高。混杂众人模子（MoE）行为一种新兴的 AI 模子架构，通过将多个众人模子组合在一谈，大要在处理复杂任务时阐发出更高的性能和灵活性，但同期也对推理诡计提议了更高的条目。
TPU V7 在实施 MoE 推理时，通过硬件和软件的协同优化，已矣了低蔓延和低本钱的推理过程。从硬件层面来看，TPU V7 的新式诡计中枢 FlexCore 以及光互联时候，为 MoE 推理提供了刚劲的诡计智商和高效的通讯支合手。FlexCore 的混杂精度诡计智商和稀少诡计加速器，大要字据 MoE 模子的脾性，快速处理大批的稀少矩阵运算，提高推理效率。光互联时候则大大训斥了芯片间的通讯蔓延，使得多个 TPU 芯片在协同处理 MoE 推理任务时，大要已矣高效的数据传输和同步，减少了推理过程中的恭候时期。
在软件层面，TPU V7 的编译器和散播式磨砺框架也进行了针对性的优化。XLA 编译器针对 MoE 模子的诡计图进行了深度优化，通过自动并行化和混杂精度自动转机等时候，提高了模子在 TPU 上的运行效率。散播式磨砺框架则通过优化任务调度和资源分派算法，已矣了 MoE 模子在多个 TPU 芯片上的高效并行推理。在处理一个包含多个众人模子的 MoE 讲话模子推理任务时，TPU V7 的散播式磨砺框架不错将不同的众人模子分派到不同的 TPU 芯片上进行诡计，同期调解各个芯片之间的数据传输和同步，使得通盘这个词推理过程愈加高效和踏实，与传统的推理框架比较，推理蔓延训斥了 50% 以上 。
这些优化措施使得 TPU V7 在 AI 推理场景中大要显耀训斥推理蔓延，提高响应速率。关于实时性条目较高的 AI 应用，如智能客服、智能驾驶等，低蔓延的推理至关热切。在智能客服系统中，使用 TPU V7 进行推理，不错快速响应用户的问题，提供准确的恢复，培植用户体验。TPU V7 的高效推感性能还大要训斥推理本钱。通过提高诡计效率和减少硬件资源的浪费，TPU V7 在完成交流推理任务时，所需的诡计资源更少，从而训斥了硬件采购本钱和运行本钱。据统计，使用 TPU V7 进行 MoE 推理，与传统的推理决策比较，本钱不错训斥 40% 以上 ，这关于大限制部署 AI 推理当用的企业来说，具有热切的经济真谛。
TPU的快速推出与渐渐迭代，似乎证明了：
NVIDIA的GPU也许是第一，但绝不是独一。
（素材开头于公开文献和汇注，著述不雅点仅供交流磋议，不代表任何机构或态度）
（开头：转自黄大年茶念念屋科技网站，作家：王人涵宇，谢谢~）
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