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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？榈鹊炔鸬牟  ，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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