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1、面对谷歌公开的TPU专用处理器，我们需要跳出单一视角，深入理解其在计算领域中的地位与作用。首先，我们需要认识到，学术与科技界的讨论往往受各自框架的局限，仅通过部分事实难以揭示真相。让我们从TPU论文中提取几个关键点进行分析。TPU与GPU之间的讨论主要集中在性能与功能上。
Google在高性能处理器与AI芯片领域推出了一系列产品，主要分为TPU系列和Tensor系列。TPU系列专注于服务器端AI模型训练和推理，如TPUvTPUvTPUv3和TPUv4i，主要用于Goggle的云计算和数据中心。Tensor系列则针对手机端AI模型推理，如Edge TPU。
TPU（Tensor Processing Unit）即张量处理单元，是一款为机器学习而定制的芯片，经过了专门深度机器学习方面的训练，它有更高效能（每瓦计算能力）。
TPU是Google的专有AI处理器，设计为处理特定工作负载，如神经网络，其精度略低但更灵活，更适合大规模数据处理。TPU的独特脉动阵列架构使其在处理效率上具有优势。NPU，特别是针对移动设备设计的，模仿人脑神经元的工作原理，通过突触权重实现高效AI处理，适用于图像处理等任务。
GPU最初用于图形处理，支持大量并行处理，协同CPU，执行通用计算。CUDA平台允许程序员直接访问GPU，设置内核集群执行逻辑查询。GPU广泛用于机器学习，配合现有系统、编程语言，易于采用。GPU与开源平台、张量核心并存。TPU为谷歌专有AI处理器，设计精度较低，适应不同工作负载，与ASIC、TensorFlow软件结合。
从2016年至2023，谷歌推出了四代自家人工智能加速芯片——TPU（Tensor Processing Unit）。TPU专为人工智能应用场景提供硬件级的算力支持，其中关键硬件是其“矩阵乘法单元”。该单元采用独特的Systolic Array（脉动阵列），以针对性的提升AI任务中的卷积、矩阵乘等矩阵运算速度和降低功耗。
自2016年以来，Google推出了四代专为人工智能设计的TPU芯片，其核心是Matrix Multiply Unit的Systolic Array，显著提升了AI任务中的卷积和矩阵运算性能。相比于CPU和GPU，TPU采用脉冲阵列的方式，有着显著的优势。
1、tpu比橡胶贵。TPU材料也被称为是热塑性聚氨酯弹性体橡胶，相对较高的价格，保持时间长达7至10年，在一定程度的热下能软化，延展性好，易于施工，可反复粘贴，耐刮性强，耐黄变长，一些疏水性，防污，耐腐蚀，不残留胶。TPU英文全称为Thermoplasticpolyurethanes，中文称之为热塑性聚氨酯弹性体橡胶。
2、可以通过以下几种方式：谷歌云平台：谷歌云平台提供了TPU服务，用户可以通过谷歌云平台购买TPU资源，进行机器学习和人工智能应用的开发和部署。第三方供应商：目前市面上也有一些第三方供应商提供TPU的销售和租赁服务，用户可以通过这些供应商购买TPU资源。
3、TPUv1作为Google的第一代TPU芯片，其硬件架构包括矩阵乘法单元，可以执行8位乘法和加法，具有256x256个MAC。该芯片的指令通过PCIe Gen3 x16总线从主机发送到指令缓冲区，支持8位权重和16位激活的混合计算，但不支持稀疏架构。
4、TPU的设计与实现展示了前瞻性的洞察。8位计算在2015年前后实现，展示了Google对低精度计算的激进探索。这与学术界在2016年出现的低精度研究相呼应，展示了工业与学术界间的紧密联系与快速响应。TPU在存储方面采取了紧凑设计，参数量较小，这为模型压缩与稀疏化提供了空间。
5、五年前，谷歌凭借其TPUv1推理系统颠覆了人们对软件公司涉足芯片制造的传统认知。随着对机器学习（ML）训练需求的增长，谷歌团队不断推进，推出了TPUv2训练系统，以高效且经济的方式支持关键服务。本文深入解析了这一转变背后的过程，包括挑战、机遇和决策，以及芯片设计的关键元素。
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