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肖潇
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猫眼影戏记者 王文雄 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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