近期,科技行業(yè)圍繞AI芯片的競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈。英偉達(dá)憑借GPU在AI訓(xùn)練領(lǐng)域的長(zhǎng)期主導(dǎo)地位,始終占據(jù)市場(chǎng)焦點(diǎn)。然而,谷歌憑借自研的TPU(張量處理單元)芯片,正以獨(dú)特的技術(shù)路線(xiàn)和全棧整合能力,逐步改變這一格局。從最初為解決內(nèi)部計(jì)算效率問(wèn)題而啟動(dòng)的“救急項(xiàng)目”,到如今成為支撐谷歌AI戰(zhàn)略的核心基礎(chǔ)設(shè)施,TPU的十年發(fā)展歷程,折射出谷歌在AI時(shí)代的技術(shù)野心與商業(yè)布局。
TPU的誕生源于谷歌對(duì)深度學(xué)習(xí)規(guī)?;瘧?yīng)用的迫切需求。2015年,隨著深度學(xué)習(xí)在搜索、廣告等核心業(yè)務(wù)中的滲透率快速提升,谷歌工程團(tuán)隊(duì)意識(shí)到,若全面采用GPU進(jìn)行實(shí)時(shí)推理,全球數(shù)據(jù)中心的功耗將激增至難以承受的水平,成本也將呈指數(shù)級(jí)上升。彼時(shí),GPU雖擅長(zhǎng)訓(xùn)練大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但其架構(gòu)設(shè)計(jì)并未針對(duì)低延遲、高能效的推理場(chǎng)景優(yōu)化。谷歌內(nèi)部預(yù)測(cè),若繼續(xù)依賴(lài)CPU和GPU的現(xiàn)有路線(xiàn),數(shù)據(jù)中心電力成本將在未來(lái)十年增長(zhǎng)十倍。這一現(xiàn)實(shí)壓力,迫使谷歌走上自研專(zhuān)用芯片的道路。
2016年,首款TPU v1正式投入使用,初期用于支持谷歌翻譯和部分搜索功能的矩陣運(yùn)算。與通用GPU不同,TPU從設(shè)計(jì)之初便聚焦于特定計(jì)算任務(wù)的高效執(zhí)行,其核心的脈動(dòng)陣列架構(gòu)專(zhuān)為矩陣乘法優(yōu)化,能效比傳統(tǒng)芯片顯著提升。2017年,Transformer架構(gòu)的提出進(jìn)一步驗(yàn)證了TPU的技術(shù)路線(xiàn)——這一新架構(gòu)的計(jì)算模式高度規(guī)則化,與TPU的硬件特性高度契合。谷歌隨即決定將TPU從單一芯片升級(jí)為覆蓋軟件框架、編譯器、芯片架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蜕嵯到y(tǒng)的全棧解決方案,形成閉環(huán)生態(tài)。
從v2到v4,TPU逐步開(kāi)放給谷歌云客戶(hù),商業(yè)化進(jìn)程加速。盡管早期生態(tài)兼容性不及GPU,但谷歌通過(guò)XLA編譯器、高效Pod架構(gòu)和液冷數(shù)據(jù)中心等技術(shù),構(gòu)建起差異化優(yōu)勢(shì)。2021年發(fā)布的TPU v4首次將4096顆芯片組成超節(jié)點(diǎn),通過(guò)自研的環(huán)形拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)跨芯片通信的無(wú)損協(xié)同,使谷歌得以訓(xùn)練參數(shù)量達(dá)5400億的PaLM模型。這一突破證明,只要集群規(guī)模和互聯(lián)效率足夠高,模型性能可隨計(jì)算量近乎線(xiàn)性增長(zhǎng),而TPU的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c調(diào)度系統(tǒng)正是這一規(guī)律的關(guān)鍵硬件支撐。
2023年至2024年,TPU v5p的推出成為轉(zhuǎn)折點(diǎn)。該版本性能較v4翻倍,并引入彈性節(jié)點(diǎn)架構(gòu),支持企業(yè)客戶(hù)按需擴(kuò)展至近9000顆芯片的規(guī)模。meta、Anthropic等頭部AI公司開(kāi)始采購(gòu)TPU v5p,標(biāo)志著其從“內(nèi)部工具”正式進(jìn)入生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)階段。2024年發(fā)布的第六代TPU v6(代號(hào)Trillium)則進(jìn)一步轉(zhuǎn)向推理場(chǎng)景優(yōu)化:FP8吞吐量提升、片上SRAM容量翻倍、KV Cache訪問(wèn)模式深度優(yōu)化,能效比上一代提高67%。谷歌明確表示,v6的目標(biāo)是成為“推理時(shí)代最省錢(qián)的商業(yè)引擎”。
2025年,第七代TPU v7(代號(hào)Ironwood)的發(fā)布,將競(jìng)爭(zhēng)推向新高度。作為首款專(zhuān)用推理芯片,Ironwood在單芯片性能上與英偉達(dá)Blackwell系列旗鼓相當(dāng):FP8稠密算力達(dá)4.6 petaFLOPS,內(nèi)存帶寬7.4 TB/s,芯片間通信帶寬9.6 Tbps。其真正優(yōu)勢(shì)在于超大規(guī)模擴(kuò)展能力——一個(gè)Ironwood Pod可集成9216顆芯片,構(gòu)成FP8峰值性能超42.5 exaFLOPS的超節(jié)點(diǎn)。谷歌通過(guò)2D/3D環(huán)面拓?fù)浣Y(jié)合光路交換(OCS)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)級(jí)架構(gòu)的碾壓:OCS利用MEMS微鏡在毫秒級(jí)完成光信號(hào)切換,故障時(shí)能瞬間繞開(kāi)壞點(diǎn),使液冷系統(tǒng)的年可用性達(dá)99.999%,全年停機(jī)時(shí)間不足六分鐘。內(nèi)部測(cè)試顯示,同等負(fù)載下Ironwood的推理成本較GPU系統(tǒng)低30%至40%,極端場(chǎng)景下優(yōu)勢(shì)更顯著。
谷歌的競(jìng)爭(zhēng)策略與英偉達(dá)形成鮮明對(duì)比。英偉達(dá)依托CUDA生態(tài)構(gòu)建了類(lèi)似蘋(píng)果的軟硬件捆綁體系,但GPU的通用性設(shè)計(jì)使其在推理場(chǎng)景中存在效率短板:硬件資源并非最優(yōu)配置,單位能耗的推理成本高于專(zhuān)用芯片。英偉達(dá)對(duì)云廠商的高定價(jià)權(quán)(“CUDA稅”)進(jìn)一步推高了客戶(hù)成本。相比之下,谷歌通過(guò)全棧整合控制了從芯片設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)中心部署的完整鏈條,避免了外部供應(yīng)商的利潤(rùn)疊加。這種垂直整合不僅降低了自身算力成本,還通過(guò)谷歌云將優(yōu)勢(shì)傳遞給客戶(hù)——例如,TPU@Premises計(jì)劃允許企業(yè)將TPU部署在自有數(shù)據(jù)中心,以最低延遲使用推理服務(wù)。
亞馬遜的芯片戰(zhàn)略則聚焦于成本優(yōu)化與云服務(wù)驅(qū)動(dòng)。其Trainium和Inferentia芯片分別針對(duì)訓(xùn)練和推理場(chǎng)景優(yōu)化,設(shè)計(jì)靈活性與GPU接近,但性能更貼近商業(yè)需求。通過(guò)降低內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施成本,亞馬遜得以在云服務(wù)價(jià)格上形成競(jìng)爭(zhēng)力。然而,谷歌的全棧優(yōu)勢(shì)仍難以被復(fù)制:從模型訓(xùn)練到推理服務(wù)的一體化解決方案,使TPU成為谷歌AI生態(tài)的底層支柱,而非孤立的產(chǎn)品。
TPU的崛起正重塑AI行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)秩序。隨著企業(yè)推理成本占比攀升,遷移至低成本平臺(tái)成為商業(yè)必然選擇。谷歌云憑借TPU的成本優(yōu)勢(shì),AI相關(guān)收入快速增長(zhǎng),云部門(mén)全年化收入達(dá)440億美元,成為谷歌業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的核心驅(qū)動(dòng)力。在AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域,谷歌已從追趕者轉(zhuǎn)變?yōu)轭I(lǐng)導(dǎo)者——其全球數(shù)據(jù)中心布局、代際升級(jí)節(jié)奏和全棧能力,正構(gòu)建起比過(guò)去十年更堅(jiān)固的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。TPU的十年進(jìn)化史,不僅是技術(shù)突破的記錄,更是一部關(guān)于如何通過(guò)垂直整合重新定義行業(yè)規(guī)則的商業(yè)教科書(shū)。
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