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

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