谷歌TPU，问世十年

景点排名 2025年10月24日 18:16 0 admin

在几乎完全由英伟达公司主导的人工智能芯片行业中，谷歌十多年前首次开发的专为人工智能任务而开发的芯片终于在其母公司之外获得了发展动力，成为训练和运行复杂人工智能模型的一种方式。

Anthropic PBC 周四宣布与 Alphabet Inc. 旗下谷歌达成协议，为这家人工智能初创公司提供超过 1 千兆瓦的额外计算能力，价值数百亿美元。该协议使 Anthropic 能够使用多达 100 万个谷歌张量处理单元（TPU）——该公司专为加速机器学习工作负载而设计的芯片——并扩大其对这家互联网巨头云服务的使用。

随着人工智能行业的竞争者们努力满足日益增长的需求，他们一直在寻找提升计算能力的方法，而这些方法并不依赖于英伟达的加速器芯片——这既是为了减少对这家芯片巨头昂贵产品的依赖，也是为了减轻芯片短缺的影响。虽然 Anthropic 已经是 TPU 的客户，但部署量的大幅增加是迄今为止对谷歌技术最有力的认可之一，也代表着其云业务的胜利，此前该业务长期以来一直落后于亚马逊和微软。

人们对 TPU 的兴趣激增可能会吸引其他人工智能初创公司和新客户的注意力转向谷歌云，帮助该公司利用多年来对芯片的投资。

Seaport 分析师杰伊·戈德伯格 (Jay Goldberg) 表示，谷歌与 Anthropic 的合作是“对 TPU 的一次真正有力的验证”，这可能会吸引更多公司尝试。“很多人已经在考虑这件事了，现在可能还会有更多人加入进来。”

图形处理单元（GPU）是芯片市场中由英伟达主导的部分，其设计初衷是为了加速图形渲染——主要用于视频游戏和其他视觉效果应用——但事实证明，由于其能够处理大量数据和计算，它非常适合训练人工智能模型。而TPU则是一种专用集成电路（ASIC），即专为特定用途而设计的微芯片。

谷歌于 2013 年开始研发其首款 TPU，并于两年后正式发布。最初，它用于加速谷歌的网络搜索引擎并提高效率。谷歌于 2018 年首次将 TPU 引入其云平台，允许客户注册使用与提升搜索引擎性能相同的技术的计算服务。

它还被谷歌用作其自身应用程序中人工智能和机器学习任务的加速器。由于谷歌及其DeepMind部门开发了像Gemini这样的尖端人工智能模型，该公司能够将人工智能团队的经验教训反馈给芯片设计师，而定制芯片的能力也使人工智能团队受益匪浅。

“十多年前，我们构建了第一个基于 TPU 的系统，当时的真正目的是解决我们面临的一些内部扩展挑战，”谷歌云副总裁兼人工智能和计算基础设施总经理 Mark Lohmeyer 在 9 月份的一次会议演讲中说道。“后来，当我们把这种计算能力交到谷歌 DeepMind 和其他公司的研究人员手中时，这在很多方面直接促成了 Transformer 的发明，”他指的是谷歌提出的开创性的人工智能架构，它已成为当今模型的基础。

英伟达的芯片已成为人工智能市场的黄金标准，因为该公司生产GPU的时间比其他任何公司都要长得多，而且这些芯片功能强大、更新频繁、提供全套相关软件，并且通用性足以胜任各种任务。然而，由于需求飙升，这些芯片价格昂贵，而且在过去几年里长期供不应求。

与此同时，Seaport 的 Goldberg 表示，TPU 通常能够在 AI 工作负载下表现更佳，因为它们是专门为此设计的。Goldberg 罕见地将英伟达的股票评级定为“卖出”。他表示，这意味着该公司可以“去掉芯片中许多其他并非为 AI 量身定制的部分”。目前，该产品已发展到第七代，谷歌提升了芯片的性能，使其更加强大，并降低了使用所需的能耗，从而降低了运行成本。

TPU 的当前客户包括 Safe Superintelligence（由 OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 于去年创立的初创公司）、Salesforce Inc.、Midjourney 和 Anthropic。

目前，想要使用谷歌 TPU 的企业必须注册租用谷歌云的计算能力。但这种情况可能很快就会改变——彭博行业研究分析师表示，与 Anthropic 的交易使得其向其他云平台扩张的可能性更大。

BI 的 Mandeep Singh 和 Robert Biggar 在周三的一份报告中写道：“谷歌与 Anthropic 的潜在交易表明，谷歌的张量处理单元将进一步商业化，从谷歌云扩展到其他新云”，他们指的是为人工智能提供计算能力的小型公司。

可以肯定的是，目前没有人（包括谷歌）打算完全取代英伟达的 GPU；人工智能发展的步伐意味着目前这还不可能。Gartner 分析师 Gaurav Gupta 表示，尽管谷歌拥有自己的芯片，但它仍然是英伟达最大的客户之一，因为它必须为客户保持灵活性。如果客户的算法或模型发生变化，GPU 更适合处理更广泛的工作负载。

Key Banc 分析师贾斯汀·帕特森 (Justin Patterson) 对此表示赞同，他表示，张量处理单元 (TPU) 的“通用性不如”更通用的 GPU。但帕特森在给客户的报告中写道，与 Anthropic 的交易表明，谷歌云正在获得市场份额，而且 TPU 具有“战略重要性”。

谷歌最新版 TPU 名为 Ironwood，于今年 4 月发布。它采用液冷设计，专为运行 AI 推理工作负载而设计——这意味着它使用 AI 模型而非训练它们。它有两种配置可供选择：256 颗芯片的 Pod 或更大的 9,216 颗芯片的 Pod。

谷歌TPU项目的资深人士如今正在领导其他大型人工智能公司的芯片初创公司或关键项目。推理芯片初创公司Groq由乔纳森·罗斯（Jonathan Ross）执掌，他参与了TPU的部分工作。其他参与谷歌TPU项目的人包括ChatGPT开发商OpenAI的硬件副总裁理查德·何（Richard Ho）以及Safeen Huda，据他的领英信息显示，Huda加入OpenAI从事软硬件协同设计工作。

通过帮助 TPU 成为 AI 的主力，这些前谷歌员工继续将这家互联网公司的影响力扩展到整个 AI 行业。谷歌员工们将多年的工作经验视为其产品成功的关键驱动力。

谷歌的 Lohmeyer 在九月份表示：“这种级别的经验确实是无可替代的。”

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