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杨恒含
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猫眼影戏记者 朱鹏晨 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
要说上个月谁是科技巨头里最大的赢家，世超提名谷歌应该没人有意见吧？
靠着性能炸裂的 Gemini 3，短短半个月，股价蹭蹭涨不说，还在竞技场内拳打 OpenAI，竞技场外脚踢英伟达 。
回撤一点，问题不大
至于卖铲子的老黄怎么也随着躺枪，缘故原由很简朴，谷歌体现，Gemini 3 Pro 是在自研 TPU（Tensor Processing Unit）上训练的，至少在字面上，是没提英伟达一个字儿 。
紧随着，媒体和吃瓜群众最先纷纷推测，说什么谷歌这回，可能真要终结 CUDA 护城河了 。
那么问题来了，看似让英伟达好日子到头的 TPU，究竟是个啥？
从名字上也能看得出，它着实是一类芯片，和 GPU 是近亲，只不过做成了 AI 特供版 。
虽然 TPU 最近才引起大伙儿的注重，但这是一个从 2015 年延续到现在的老项目 。
第一代 TPU 长这样
那时间谷歌正履历手艺转型的阵痛，想把古板的搜推算法全换成深度学习 。效果他们发明，这 GPU 不止不敷用，还巨耗电，基础用不起 。
GPU 的问题，在于它太想万能了 。为了什么都醒目，不得不搞了一套硬盘、内存、显存、焦点，层层叠叠的重大架构 。
这带来一个大贫困，在芯片的天下里，搬运数据的本钱，远比盘算自己高得多 。数据从显存跑到焦点，物理距离可能只有几厘米，电子却要翻山越岭 。
GPU 事情方法
于是，电费泰半没花在算数上，全花在送快递的盘费上了 。最后酿成热量，还得托付电扇吹一吹 。
这在做图形渲染时没误差，由于画面高度随机，要啥素材没法预料，只能回显存现取 。
但 AI 的矩阵运算，每个数怎么算，和谁算，算一再都是牢靠的 。我明知道这个数算完了，一会儿还要接着用，GPU 硬是得把它存回去，等着别人再取进盘算单位，这不纯纯铺张吗？
以是，作为一个 AI 专属工具人，TPU 就这样出生了 。它把 GPU 那些用不上的图形、控制流、调理模块等等拆的拆，压的压 。
焦点思绪，是专门对 AI 最常用的矩阵乘法做优化，搞了一个叫 “ 脉动阵列 ” 的要领 。
用上这一招，每个数据一旦开算，就会在麋集排列的盘算单位之间转达，没用完不许回存储单位 。这样，就不需要频仍读写了 。
就这样，TPU 每个周期的盘算操作次数抵达了数十万量级，是 GPU 的近十倍 。初代 TPU v1 能效比抵达同时期 NVIDIA Tesla K80 的 30 倍，性价比极高 。
虽然，最最先谷歌也是边沿试探，没玩那么大 。TPU 也还只搞推理，不会训练，功效简单，完全没法和 GPU 比 。
从第二代起，谷歌才最先往内存上堆料，提升容量和数据传输速率，让 TPU 能一边盘算，一边快速纪录和修改海量的中心数据（好比梯度和权重），自此点亮了训练的手艺树 。
随着 TPUv3 规模增添，模子逊з度提升
但这么多年以来，显着用 TPU 训练推理的本钱更低，性能也和 GPU 平分秋色，为啥巨头们还非得去抢英伟达的芯片呢？
事实上，真不是大伙儿不馋，而是谷歌坏，一直在硬控 。所有的 TPU 只租不卖，绑定在谷歌云里 。至公司不可把 TPU 搬回家，相当于把身家性命都交给谷歌云，心里总毛毛的 。生怕英伟达没卡死的脖子，在谷歌这直接快进到掐断了 。
纵然这样，苹果也没架住自制大碗的诱惑，多几几何租了点儿 。
而这回热度这么高，一方面是 Gemini 3 证实晰 TPU 的乐成，品质定心 ；另一方面，是由于第七代 TPU Ironwood，谷歌终于舍得卖了 。
凭证 The Information 的报道，Meta 已经在和谷歌洽谈数十亿美元的大条约，准备从 2027 年最先，在机房安排 TPU，还妄想最早明年就要从谷歌那租用 TPU 。
新闻一出，谷歌股价立涨 2.1%，英伟达下跌 1.8% 。
甚至有谷歌内部人士放话，我们这一波大开张，可能会抢走英伟达几十亿美元的大蛋糕，直接切掉他们 10% 的年收入哦 。
华尔街对 TPU 也是爱得不可，以为这好工具钱途一片灼烁 。就连认真设计制造的博通都沾了光，被上调了业绩预期 。
可是，要说 TPU 会取代 GPU，真不至于 。
TPU 是一种 ASIC（Application-Specific Integrated Circuit），又名专用集成电路 。人话来讲，TPU 除了善于 AI 那几个矩阵盘算，别的啥都不太行 。
这是它的优点，也是它的痛点 。
TPU 事情方法
遇上大模子当道的好时间，对矩阵盘算的需求大得离谱，TPU 随着一步登天 。但要是以后有啥更火的 AI 手艺蹊径，不搞现在这一套，TPU 分分钟失业 。
并且 TPU 由于太专精，一旦在盘算上没有性能优势，就彻底失去价值 。四年前的 TPU v4，咱们已经很难见到它了 。
相比之下，GPU 就纷歧样了 。以五年前降生在大模子浪潮前的 3090 为例，它硬是靠着 24G 超大显存，和 CUDA 不扬弃不放弃的向下兼容生态，直到现在照旧通俗人玩 AI 的超值主力卡，跑个 Llama 8B 小模子不可问题 。
退一步讲，就算 AI 这碗饭不香了，大不了回去接着伺候游戏玩家和设计师，照样活得滋润 。
另外，CUDA 生态依然是英伟达最大的杀招 。
这就好比你用惯了 iOS，虽然安卓也很好，但让你把存了十年的照片、习惯的操作手势、买的一堆 App 全都迁徙已往，你或许率照旧会选下次一定 。
现在的 AI 开发者也是一样，各人的代码是基于 CUDA 写的，挪用的库是英伟达优化的，甚至连报错怎么改都只会搜 CUDA 的 。
想转投 TPU？行啊，先把代码重构一遍，再顺应新的开发情形 。
纵然强兼了 PyTorch，许多底层的优化、自界说算子，换到 TPU 上照旧得重新调试 。专门指定的 JAX 语言，也给人才招聘垫高了门槛 。
关于大大都只想赶忙把模子跑起来的中小厂来说，与其辛苦巴拉地去适配 TPU，甚至基础搞不到，直接买英伟达芯片，反而是最省事的选择 。
不说别的，谷歌自己还在大宗采购英伟达的 GPU，就算自己不必，谷歌云那么多客户还得用呢 。
以是，TPU 这波开卖，确着实大模子训练这一亩三分地上，用经济划算给英伟达上了一课 。但也绝对没有被吹的，要抢 GPU 饭碗那么神 。
未来的算力市场，更或许率是 TPU 占有头部大厂的专用需求，而 GPU 继续统治通用市场 。
但只要巨头们竞争起来，就有可能把算力价钱打下来，这怎么看，都是个好事啊 。
撰文：莫莫莫甜甜
编辑：江江 & 面线
美编：萱萱
图片、资料泉源：
Google Cloud 官网
EITC、FUTUBULL、雅虎金融、The informaiton、Reddit、X、CNBC
https://arxiv.org/abs/1704.04760
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