谷歌云发布最强自研TPU，性能比前代提升4倍

电子发烧友网报道（文/李弯弯）近日，谷歌云在官方博客上正式宣布，公司成功推出第七代TPU（张量 处理器）“Ironwood”，该芯片预计在未来几周内正式上市。

“Ironwood”由谷歌自主精心设计，能够轻松处理从大型模型训练到实时聊天 机器人运行以及 AI智能体操作等各类复杂任务。

谷歌在新闻稿中着重强调，“Ironwood”是专为应对最严苛的工作负载而打造的。无论是大规模模型训练、复杂的强化学习（RL），还是高容量、低延迟的AI推理和模型服务，它都能游刃有余。与TPU v5p相比，“Ironwood”的峰值性能大幅提升，达到10倍之多；和TPU v6e（Trillium）相比，其单芯片在训练和推理工作负载下的性能均提升4倍以上，成为谷歌迄今为止性能最强大、能效最高的定制芯片。

不仅如此，新一代“Ironwood” TPU在集群连接能力上也有着惊人表现。它可在单个集群中连接多达9216颗芯片，有效消除“最复杂模型中的数据瓶颈”，让客户能够毫无压力地运行并扩展当前世界上最大、数据量最密集的模型。

张量处理单元（TPU）是谷歌公司专为加速 机器学习和 深度学习任务而设计的专用 集成电路芯片（ ASIC）。其研发项目始于2013年，旨在解决数据 中心机器学习工作负载的加速需求。2016年5月，在Google I/O 开发者大会上，TPU首次公开亮相，并应用于AlphaGo 人工智能围棋系统，这一事件标志着TPU正式进入大众视野。

TPU的名称源于谷歌 TensorFlow开源深度学习框架，它采用脉动阵列架构和低精度计算技术，在矩阵运算任务中展现出卓越性能，推理速度比传统 GPU和 CPU高15至30倍，能效比提升30至80倍。

2024年5月，谷歌发布了第六代TPU（Trillium）。这款芯片采用3D堆叠封装技术和液冷系统，在性能和能效方面都有显著提升。其峰值计算性能较TPUv5e提升4.7倍，能效比比TPUv5e高67%，内存容量增至32GB，芯片互联速度达3200 Gbps，支持256芯片集群部署，单个Pod算力达925.9 teraflops，并于2024年12月通过Google Cloud向客户提供商用服务。

此外，谷歌还宣布启动Project Suncatcher计划，将Trillium TPU部署于卫星群构建太空机器学习计算系统，计划2027年发射原型卫星，并计划2026年部署并提供超过1吉瓦算力。

谷歌在TPU领域的发展不仅体现在技术迭代上，还收获了重要订单。当地时间10月23日，AI初创公司Anthro pic宣布与谷歌达成合作，将部署多达100万个谷歌的TPU芯片，用于训练旗下AI大模型Claude。此次扩展计划价值数百亿美元，预计算力容量将于2026年达到1GW（千兆瓦）级别。

对于此次合作，谷歌云首席执行官Thomas Kurian表示，Anthropic选择大幅扩展TPU的使用，是对TPU性价比和效率多年认可的体现。Anthropic的首席财务官Krishna Rao也表示，此次合作不仅加强了谷歌与Anthropic的伙伴关系，也证明了自研芯片TPU的泛用性。

自2018年起，谷歌开始通过谷歌云出售TPU算力，目前公开大客户包括Salesforce、Safe Superintelligence、Midjourney和Anthropic等。

尽管谷歌TPU发展势头迅猛，但在当前AI芯片领域， 英伟达的GPU依然占据主导地位。谷歌计算和人工智能基础设施副总裁兼总经理Mark Lohmeyer曾透露，TPU研发初衷是为了缓解算力压力，减少对外部芯片的采购量。研究机构Gartner的分析师Gaurav Gupta也指出，尽管谷歌拥有自研芯片，但由于需要为客户保持灵活性，其仍是英伟达最大的客户之一。和TPU相比，GPU能够处理更广泛的工作负载，可以更好地适应客户 算法或模型的变化。