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谷歌憋了十年的大招 ,让英伟达好日子到头了?

2025-12-09 07:52:13
泉源:

猫眼影戏

作者:

翟恒芳

手机审查

  猫眼影戏记者 威利-尼尔森 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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责编:郑晓亮

审核:庄凌龙

责编:张逊

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