1、TPU 的技术优势 TPU 作为学术界唯一公认优于 GPU 的架构，已经在北美市场引起了特斯拉、谷歌 等大玩家的关注，并开始布局下一代架构。TPU 的设计目标是成为 AI 界的 x86，统领整个 AI 时代的指令集和工作方式。 TPU 的计算单元设计针对深度学习进行了优化，特别是其张量计算方式（ Tensor Core），使得它在同样的芯片面积和能耗下，比 GPU 有 3.5 倍的性能提升。 TPU 在云上的租赁价格也显著低于 GPU，进一步降低了成本。 TPU 的架构设计使其在大规模计算集群中具有独特的优势。 TPU 采用 Vector Processor 和 Very Long Instruction Word (VLIW)架构，能够更好地利用芯 片资源，提高计算效率。这些设计使得 TPU 在深度学习任务中表现出色。 2、TPU 的市场应用与发展 谷歌的 TPU 已经从最初的原型产品发展到大规模量产，今年的生产量已经超过 200 万片，占据全球 25%的市场份额。谷歌的 TPU 在内部应用中表现出色， 特别是在大模型训练和推荐系统中，显示出比 GPU 更高的精度和效益。 TPU 在大模型训练中的优势显 ...