http://www.anwsome.com//index.php?action=history&feed=atom&title=%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E7%9A%84%E5%BC%A0%E9%87%8F%E5%A4%84%E7%90%86%E5%99%A8%EF%BC%88TPU%EF%BC%89%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E7%9A%84%EF%BC%9F 2026-04-15T01:55:53Z 本wiki上该页面的版本历史 MediaWiki 1.45.1 http://www.anwsome.com//index.php?title=%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E7%9A%84%E5%BC%A0%E9%87%8F%E5%A4%84%E7%90%86%E5%99%A8%EF%BC%88TPU%EF%BC%89%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E7%9A%84%EF%BC%9F&diff=74&oldid=prev 2026-01-17T09:42:19Z

<p><span class="autocomment">脉动阵列：一种不同的计算方法</span></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="zh-Hans-CN"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2026年1月17日 (六) 09:42的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l21">第21行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第21行：</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* CPU 的运行就像一个工人来回奔波于水井和火堆之间，一次只装满一个桶。</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* CPU 的运行就像一个工人来回奔波于水井和火堆之间，一次只装满一个桶。</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* GPU <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">部署数千个工作进程同时执行相同的任务。吞吐量增加，但油井和火源之间的流量变得混乱且耗能。</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* GPU <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">部署数千个工作进程同时执行相同的任务。吞吐量增加，但水井和火源之间的流量变得混乱且耗能。</ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* 循环式灌溉系统采用了一种截然不同的方法。工人们排成一列，手拉手传递水桶。水在链条中流动，直到工作完成，期间无人返回水源。</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* 循环式灌溉系统采用了一种截然不同的方法。工人们排成一列，手拉手传递水桶。水在链条中流动，直到工作完成，期间无人返回水源。</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l35">第35行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第35行：</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>请看下图：</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>请看下图：</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[文件:Tpu-2.png|居中|无框|542x542像素]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[文件:Tpu-2.png|居中|无框|542x542像素]]</div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l50">第50行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第51行：</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>脉动阵列需要精心协调的辅助组件才能发挥其性能。每个组件都解决了从原始数据到人工智能预测流程中的特定瓶颈。</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>脉动阵列需要精心协调的辅助组件才能发挥其性能。每个组件都解决了从原始数据到人工智能预测流程中的特定瓶颈。</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[文件:Tpu-jiagou.png|居中|无框|563x563像素]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[文件:Tpu-jiagou.png|居中|无框|563x563像素]]</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>让我们来看看最重要的组成部分：</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>让我们来看看最重要的组成部分：</div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l98">第98行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第98行：</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>请看下图：</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>请看下图：</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[文件:Tpu-fp32-16.png|居中|无框|603x603像素]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[文件:Tpu-fp32-16.png|居中|无框|603x603像素]]</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>现代TPU支持多种精度模式。</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>现代TPU支持多种精度模式。</div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l119">第119行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第118行：</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Ironwood（或称 TPU v7）将于 2025 年发布，代表着迄今为止最重大的飞跃。它专为推理时代而设计，在这个时代，大规模部署 AI 比训练更为重要。每颗芯片可提供 4,614 万亿次浮点运算的性能，配备 192 GB 的 HBM 显存，带宽高达 7.4 TB/s。</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>* Ironwood（或称 TPU v7）将于 2025 年发布，代表着迄今为止最重大的飞跃。它专为推理时代而设计，在这个时代，大规模部署 AI 比训练更为重要。每颗芯片可提供 4,614 万亿次浮点运算的性能，配备 192 GB 的 HBM 显存，带宽高达 7.4 TB/s。</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">结论 </del>==</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">最后 </ins>==</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>TPU部署在各种应用中都展现出了实际效果。</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>TPU部署在各种应用中都展现出了实际效果。</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <!-- diff cache key my_wiki:diff:1.41:old-73:rev-74:php=table --> </table>

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<p>创建页面，内容为“2016年3月，DeepMind的AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，这在人工智能领域具有里程碑式的意义。而这场比赛所使用的硬件，谷歌已经投入生产运行一年多，但从未公开承认过。 张量处理单元（TPU）的意义远不止于一款高速芯片。它标志着计算理念的根本性转变：有时少即是多。 自 2015 年以来，谷歌的 TPU 系列芯片已发展了七代，从最初处理图像识别查…”</p> <p><b>新页面</b></p><div>2016年3月，DeepMind的AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，这在人工智能领域具有里程碑式的意义。而这场比赛所使用的硬件，谷歌已经投入生产运行一年多，但从未公开承认过。<br /> <br /> 张量处理单元（TPU）的意义远不止于一款高速芯片。它标志着计算理念的根本性转变：有时少即是多。<br /> <br /> 自 2015 年以来，谷歌的 TPU 系列芯片已发展了七代，从最初处理图像识别查询的单芯片扩展到如今拥有 9216 个芯片的超级计算机，用于训练目前规模最大的语言模型。本文将探讨谷歌为何要打造定制芯片，以及其工作原理，并揭示他们必须面对的物理限制和工程权衡。 <br /> <br /> == 对TPU的需求 ==<br /> 2013年，谷歌的基础设施团队进行了一项计算。如果安卓用户像谷歌预期的那样大规模使用语音搜索，即使每天只使用三分钟，其计算需求也需要谷歌将其全球数据中心的规模扩大一倍。<br /> <br /> 当时这个问题似乎没有明显的解决方案。建造更多配备传统处理器的数据中心在经济上不可行。更重要的是，摩尔定律多年来一直在放缓。几十年来，半导体行业一直依赖于晶体管密度大约每两年翻一番的观察结果，从而在不改变架构的情况下实现性能的持续提升。然而，到了2013年，这种趋势开始减弱。谷歌不能仅仅等待英特尔的下一代CPU来解决它的问题。<br /> <br /> 造成这种情况的根本原因在于架构。传统计算机遵循冯·诺依曼架构，其中处理器和内存通过共享总线进行通信。要执行任何计算，CPU 必须先获取指令，然后从内存中检索数据，执行运算，最后将结果写回内存。处理器和内存之间这种持续不断的信息传输，造成了计算机科学家所说的冯·诺依曼瓶颈。  <br /> [[文件:Image.png|居中|缩略图|480x480像素]]</div>

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