文 | 半导体产业纵横，作者 | 俊熹 文 | 半导体❤️产业纵横，作者 | 俊熹 9月3日，一则消息在科技圈引😎起了轩然大波：谷歌开始对外出售TPU了。 据报道，谷歌😆近期已在接触那些主要租赁英伟达芯片的小型云服务提供商，敦促他😊们在其数据中心也托管谷歌自家的AI处理器，也就是TPU。 😎 谷歌已与至少一家云服务提供商——总部位于伦敦的Fluid💯stack——达成协议，将在纽约的一个数据中心部署其TPU。😎 谷歌的努力不止于此。据报道，该公司还向其他以英伟达为😢核心的服务商寻求类似的合作，其中包括正在为OpenAI建造数😢据中心的Crusoe，以及向微软租赁芯片并与OpenAI签有🤗供应合同的英伟达“亲儿子”CoreWeave。 9月9🙌日，花旗分析师因TPU竞争加剧将英伟达目标价下调至200美元😍，预计2026年GPU销售额将因此减少约120亿美元。 😅 明眼人都能看出来的是，谷歌和英伟达之间的大战，已经开始了。🙄而它们争夺的，将是AI计算这个真正的万亿美元市场。 然💯而，谷歌对这一战的准备，其实比我们想象的都要久。 TP🤯U，AI计算的最优解？ 早在2006年，谷歌的内部就讨😜论过在自家的数据中心中部署GPU、FPGA或ASIC的可能性🌟。不过，当时只有少数应用程序能够在这些特殊硬件上运行，而谷歌💯大型数据中心的过剩算力也完全够它们使用了。因此，部署特殊硬件😢的计划被搁置。 然而，到了2013年，谷歌的研究人员发😀现：如果人们每天使用语音搜索并通过深度神经网络进行3分钟的语🔥音识别，那么当时谷歌的数据中心需要双倍的算力才能满足日益增长🙄的计算需求。 而如果仅通过扩大数据中心规模来满足算力需🚀求，不但耗时，而且成本高昂。于是，在这个背景下，谷歌开始了T😴PU的设计。 谷歌的TPU是为AI计算而生的ASIC芯🤯片，它专注于实现两个核心目标：极高的矩阵乘法吞吐量与卓越的能🎉效。 为了实现高吞吐量，TPU在硬件层面采用了“脉动阵😆列”（Systolic Array）架构。该架构由大量简单的🤗处理单元（PE）构成网格。数据流从阵列的边缘输入，在每个时钟😡周期同步地、一步步地流经相邻的处理单元。每个单元执行一次乘法😴累加运算，并将中间结果直接传递给下一个。 这种设计使得🙄数据在阵列内部被高度复用，最大限度地减少了对高延迟、高功耗主⭐内存的访问，从而实现了惊人的处理速度。 而其卓越能效的👍秘诀，则在于软硬件协同的“提前编译”（Ahead-of-Ti😘me Compilation）策略。传统的通用芯片需要高能耗👏的缓存来应对多样的、不可预测的数据访问。TPU则不同，它的编😊译器在程序运行前就完整规划好了所有数据路径，这种确定性使其无😘需复杂的缓存机制，从而大幅降低了能耗。 展开全文 🎉 在TPU的设计上，谷歌主导整体架构与功能定义，博通Broa😅dcom参与了部分芯片的中后端设计工作，目前，Google 😢TPU主要由台积电代工生产。 随着大语言模型参数的急剧💯扩张，AI计算任务正在从“训练”走向“推理”。这时，作为通用🤗算力单元的GPU，开始显露出成本以及功耗过高的问题。 😅而TPU从设计之初就专门瞄准了AI计算，具有很高的性价比优势😅。据报道，谷歌TPU算力成本仅为OpenAI使用GPU成本的😂1/5，性能功耗比更是优于同代GPU。 因此，为了抓住💯市场，谷歌围绕着自己的TPU架构，打造了一系列产品与生态。 😎 谷歌造芯这十年 谷歌第一代TPU (v1) 于2😂015年推出，通过高度简化的专用设计，实现了超越同期CPU与🚀GPU的能效比，并在AlphaGo等项目中展示了其高效能，从😍而验证了AI ASIC的技术路径。 随着研发深入，训练🔥环节的算力瓶颈日益凸显，促使TPU的设计方向转向系统级解决方👏案。2017年发布的TPU v2为此引入了BF16数据格式以👍支持模型训练，并配置了高带宽内存（HBM）。 更为关键🤔的是，v2通过定制的高速网络将256个芯片单元互联，首次构建🚀了TPU Pod系统。随后的TPU v3通过增加计算单元数量😜和引入大规模液冷技术，实现了性能的显著提升。 TPU 😂v4的发布带来了互联技术的重大革新，其核心是采用了光学电路交⭐换（OCS）技术，实现了TPU Pod内部网络拓扑的动态重构🎉，从而提升了大规模训练任务的容错能力与执行效率。进入v5与v😂6 (Trillium) 阶段，TPU产品线呈现出分化策略，❤️形成了分别侧重于极致性能的'p'系列与能效比的'e'系列，以❤️适应多样化的AI应用场景。 2025年Google T🚀PU的全年出货量预计为250万片。v5系列总出货量预计为19😡0万⽚，其中v5e占⽐约120万⽚，v5p占⽐约70万⽚， ❤️v6系列预计总出货量为60万⽚，⽬前仅v6e在市场上销售，⽽🤩v6p将在第四季度上市，约10-20万⽚左右。预计到2026😂年，总体TPU销量将超过300万片。 在今年的谷歌云大😂会上，谷歌发布了第七代TPU，代号“Ironwood”。 🤗 Ironwood是谷歌迄今为止性能最强、能效最高且最节能🤯的TPU芯片，其峰值算力达到4614 TFLOPs，内存容量😂为192GB，带宽高达7.2 Tbps，每瓦峰值算力为29.😎3 TFLOPs。此外，Ironwood首次支持FP8计算格😎式，并在张量核和矩阵数学单元中实现这一功能，这使得其在处理大😜规模推理任务时更加高效。 Ironwood最高配集群可🤩拥有9216个液冷芯片，峰值算力可达42.5 ExaFLOP🤗S，是世界上最大的超级计算机El Capitan的24倍以上😀。其支持大规模并行处理和高效内存访问，适用于复杂的推理任务如🌟大型语言模型和混合专家模型。 事实上，Ironwood😘的整体性能已经十分接近英伟达B200，甚至在一些方面还有所超🌟越。 当然，英伟达的统治力不仅在于其硬件性能，更在于整😎个CUDA生态。谷歌深知这一点，因此，它也构建了JAX这样的😜，能在TPU上运行的高性能计算Python库。 谷歌还🤔发布了其模型流水线解决方案“Pathway”，用于向外部开发🚀者训练大型语言模型（LLM）。将其作为训练模型的必备手册，研🚀究人员无需重新设计模型即可开发Gemini等LLM。 👏有了上述的一整个“军火库“，谷歌终于可以和英伟达掰掰手腕了。😢 谷歌vs英伟达 投资银行D.A. Davids😘on分析师Gil Luria在最新报告中指出，过去一年以来谷🔥歌母公司Alphabet大幅缩小与英伟达的差距，如今已成为“🥳最好的英伟达替代方案”。 报告显示，过去半年，围绕Go❤️ogle Cloud TPU的开发者活跃度激增了约96%。 😀 Gil Luria与前沿AI实验室的研究人员和工程师交🤗流后发现，业内普遍看好谷歌TPU。因此Luria认为，若谷歌😀将TPU业务与DeepMind部门合并并将它们分拆上市，估值😁或将高达9000亿美元。 AI独角兽Anthropic🙌此前使用亚马逊的Trainium芯片来训练模型，最近，该公司😊被发现正在招聘TPU内核工程师；马斯克旗下的人工智能公司xA😍I也对采购TPU表现出兴趣。这一切都说明了业界对于TPU的认😉可。 而谷歌自身也在积极行动。首先，谷歌有意在公司内部😅进行从英伟达GPU到自研TPU的迭代。Omdia数据显示，2😉024年估计谷歌订购16.9万台Hopper 架构GPU，在⭐五大云厂商中排名最后，约为微软的三分之一。同时，谷歌内部已部💯署了约150万颗TPU。 谷歌的对外战略，就是文章开头🤔提到的，对那些使用英伟达芯片的数据中心供应TPU。据报道，为😀了与Floydstack达成合作，谷歌将提供最高32亿美元的😁备选担保支持，若Fluidstack无力支付纽约新数据中心的😍租赁费用，谷歌将补足差额。 根据野村证券最新报告，预计🤩到2026年，ASIC总出货量很可能会第一次超过GPU。而T😍PU正是目前最成熟的ASIC。 英伟达需要紧张起来了。👍 结语 市场对谷歌TPU的积极接受，反映出越来越😆多的公司想摆脱英伟达“一卡难求“的困境，寻求更高的性价比和更🔥多元、稳定的供应链。 而借此机会挑战英伟达的，也不只有🎉谷歌一家公司。供应链数据显示，Meta将于2025年第四季度👍推出其首款ASIC芯片MTIA T-V1。它由博通设计，具有😘复杂的主板架构，并采用液冷和风冷混合技术。 到2026👏年年中，MTIA T-V1.5将进行进一步升级，芯片面积将翻🤗倍，超过英伟达下一代GPU Rubin的规格，其计算密度将直⭐接接近英伟达的 GB200 系统。2027年的MTIA T-😉V2可能会带来更大规模的CoWoS封装和高功率机架设计。 😴 报告指出，根据供应链估计，Meta的目标是到2025年底😆至2026年实现100万至150万件ASIC出货量。 😂微软、亚马逊同样有自研的ASIC芯片，正在对这片被GPU霸占💯的市场虎视眈眈。 对此，英伟达也有自己的反击手段。今年🥳5月，英伟达正式发布NVLink Fusion。NVLink❤️ Fusion允许数据中心将英伟达GPU与第三方CPU或定制😡化AI加速器混合使用，标志着英伟达正式打破硬件生态壁垒。 😁 近日，英伟达执行副总裁暨首席财务官Colette Kre👏ss在高盛组织的会议上谈及了对于AISC芯片所带来的竞争看法😅，称英伟达GPU更具性价比。 一场大戏已经拉开了帷幕。👍无论是万亿美元的市场规模，还是未来AI时代硬件结构的定义权，🤗都值得几大巨头为之疯狂。 这一战，谁都有不能输的理由。😊返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

跟大家讲三个我身边人的故事。 01 我在北京当记🔥者时，有一个关系颇好的同事。 我跑财经口，她跑医疗口。😜 有一次，同事为了写一篇关于医患关系的稿子，走访了很多😁医院。 调查时颇为困难，或被医生直接轰出办公室，或被患😊者怒骂一顿。 同事费了好大工夫才把稿子写完交给领导。 🤔 当晚，领导怒气冲冲拨了一个电话过来，从标题到内容都奚落💯了一顿。 原本就玻璃心的她哭得稀里哗啦。 这不是🤩她第一次被骂了。 错了就挨骂，对了没赞赏，她越想越觉得🚀待在这个单位没意思，直接卷铺盖走人。 辗转了几年，她也😂没混出什么名堂来。 新公司，旧问题。 她每次辞职😡的理由都是抱怨老板没人性，单位没人味。 02 第💯二个人，我自己不熟，是朋友的朋友，她原本是一位音乐老师。 🌟 这位音乐老师有两段婚姻。 第一段婚姻里，她自己的工🙄作稳定体面，收入尚可，有钱有闲。 但刚结婚后，老公就让👏她辞职，来帮忙打理自己的小生意。 她心里不愿意，但也不👍想违逆老公的意思，乖乖地过来帮忙。 从那以后，她既是工😎作助理，也是行政，一个人身兼多职，每天忙得晕头转向。 😎老公却不感谢她的付出，反而觉得这个家是自己在撑着，对她总是百⭐般吆喝。 然后这段婚姻结束了。 第二段感情里，老💯公十分大男子主义，家中大事小事都由他决定。 为了迎合老😂公，所有家务都由她负责。 为了新家庭的稳定，什么事都依❤️着他，受了委屈，吵了架也总是自己先低头。 展开全文 🌟 生活越过越小心翼翼，生怕惹对方不开心。 老公并没有🤗珍惜她的付出，经常在外鬼混。 她有些不明白，为什么每一🎉段婚姻里被辜负、轻视，换了新的伴侣似乎也还是如此？ 0😁3 第三个人，是我毕业后在厦门的合租舍友。 他来🤯自农村。 初高中，他去县城读书，因为自卑，都不敢举手发🚀言，更不敢上台讲话。 有一次，老师叫他起来回答问题。 😂 他因为紧张，讲话磕磕绊绊，但越磕越紧张，越想把话说快。😁 老师就安慰他：说普通话，尽量不要说方言哈。 实🤩际上，他是用普通话回答问题的。 上了大学之后，公众场合😁讲话成了他的梦魇。 英语课时，因为原本口语就不标准，再🤩加上紧张过度，每次他讲完英语，全班哄堂大笑。 直至毕业🚀后，入了职场，他最怕的就是当众讲话。 年终述职时，他就🤯焦虑，不是因为绩效不好，而是得上台发言。 小组开会时，🚀他会惴惴不安，得反复斟酌自己的话术。 他自己坦言道：因😡为不敢开口，错过了很多的机会。 04 为什么会说😉这三个故事呢？ 这几年，我越发明白了一个道理：一个人反🙄复经历的痛苦，都是未完的功课。 改变职场心态，是我的北😜京同事要完成的功课。 如果不改变，无论到哪家公司，她都🌟会觉得受到了委屈，永远干不好一份工作。 改掉讨好型人格😴，是那位音乐老师要完成的功课。 如果改不掉，只会再一次😀遇到渣男，再一次在感情里受伤。 克服演讲的恐惧症，是我🙌合租舍友要完成的功课。 如果克服不了，会一而再地丢脸出🤩丑，会一而再地陷入窘境。 生活就像一场升级通关游戏。 😀 如果你无法攻克当下关卡，那么你将永远困于当下。 👍一些痛苦反复出现，不是命运的捉弄，而是在提醒我们：这一关卡，🤩我们还未通关。 博主@陈凡是一位创业者，可前两次创业都😘失败了。 第一次被合伙人卷走资金，挖走了团队。 ❤️第二次因为一位大客户拖欠资金不还，他资金没法回笼。 他🤯一度归咎于自己时运不济，后面深刻反思了一下，才知根源是自己有😴一个毛病：容易轻信别人。 合伙人跟他称兄道弟，他直接让🎉合伙人总揽财务大权，且从不过问。 合作方各种奉承，嘴甜😍、承诺多，他二话不说就应了下来。 为什么第二次还会踩坑😊？ 因为他还没吸取教训，还没悟透“不要相信人，要相信人😢性”这一个道理。 那些你不曾解决的问题，一定会在某个人💯生节点，再给自己上一课。 说白了，生活就像上学时的考试🥳：这次作弊蒙混过关，下次还会遇到同类题目；这次空着不答，下次😴卷子上还会出现。 一直掌握不了解题思路，一直没答好，生🙄活就会一直给你打上红叉。 05 我认同一句话：凡🤯事磨你，皆为渡你。 痛苦的出现，不是为了折磨你，是为了🚀让你看见，看见自己的不足，看见自己的人格缺陷。 时尚编🤩辑孙婵刚入行时，也经常被领导骂哭。 文章标题想得不好，👍领导会让她花一整天的时间去想；内容中有错别字，领导会截图到工🤗作群里当众把她一顿骂；经常加班到深夜，完成了当天指定的工作任😎务才能下班。 这种情况下，很多同事都选择了离职。 🚀 那时，孙婵也想离职，可她转念一想： 如果是因为没有做😀好工作辞职，那么今后的工作也会遇到同样的问题。 比如去🤯新的单位，也会因为工作没做到位被骂，因为能力欠缺所以得熬夜来😍赶进度。 问题没摆平，能力没提升，换哪儿上班都一样。 😘 所以她决定埋头工作，事事精益求精。 后来，她业务👏能力越来越强，领导向她抛来橄榄枝，问她愿不愿一起出去创业。 🌟 生活为什么会反复让我们遇到相似的困境，其实本质上是一种😉成长反馈机制。 越是逃避，痛苦越会追着你跑；越是害怕，🌟问题越会反复出现。 直到你用新的行为模式给出新回应，生🥳活才会给到你成长正反馈。 人生，是一场修行。 不⭐同课题，有不同修行。 当一个人真正审视自己，自洽了、正👍视了、解决了，这个课题的修行方可算得上圆满。 ▽ 🌟 最后说一个我自己的故事。 高中时，数学老师就苦口婆心🌟地让我们做错题集，她说： 每一个错题就是一个知识点，把🤗每一个错题都琢磨透，高考分数在130分以上就基本没问题了。 🥳 那时我不以为然，放着错题集不管，一味做新的试卷，结果是⭐同样的知识点一错再错。 其实人生也是一场考试。 💯反复经历的痛苦，是我放在一边不管的错题集。 这些错题，😎是失分题，也是得分题，我们人生最后的分数，就看你在曾经做错过😂的题上，最后拿了多少分。返回搜狐，查看更多