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谷歌憋了十年的大招,让英伟达好日子到头了?

2025-12-08 18:27:20
泉源:

猫眼影戏

作者:

杨爱萍

手机审查

  猫眼影戏记者 理查德 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?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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  二是要学以致用,推动生长 。培训后各人怎样做,是磨练培训效果的基础 。因此,本次培训,学懂、学深、学透是条件,用好、用精、用活是要害 。如那里置勤学与用的关系,真正做到学以致用、学用连系才是我们本次培训的最终落脚点 。通过这次培训,要把所学的知识吸收消化,连系事情现实举行立异,深入思索适合村情的生长对策;要把所学的理论知识运用到带班子建组织强步队、抓经济促生长保稳固的实践中,运用到农村下层现实事情当中去,做到武装头脑,指导实践,推动事情;同时要把学习交流历程中掌握的信息、手艺和市场等资源充分整合,起劲找项目、营生长 。

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责编:肖峻峰

审核:卢启明

责编:李俊基

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