TPU(Tensor Processing Unit): 含义:张量处理器,是一种专用硬件加速器。 功能:设计用于高效地执行人工智能(AI)和机器学习(ML)任务,具有更高的并行计算能力和能效。 ASIC(Application Specific Integrated Circuit): 含义:特殊应用集成电路,是指依产品需求不同而定制化的特殊规格集成电路。 功能:针对特定应用进行优化,...
张量处理单元（TPU）是一种定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源，并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源。为了比GPU更...
TPU在通用计算架构的GPU和高度专用化的ASIC之间找到了平衡点,通过对机器学习核心计算模式的优化实现高效处理。 技术规格与性能参数 计算性能:TPU v4每芯片提供约275 TOPS(INT8精度),在大规模集群配置中可实现艾级(ExaFLOPS)计算能力。 内存带宽:TPU v5架构采用HBM3技术,单芯片实现高达1.2 TB/s的内存带宽。 功耗特性...
接下来要介绍的是张量处理单元（TPU），这是谷歌专为AI应用设计的处理器。自2015年起，谷歌便在其数据中心使用TPU，并于2016年向公众发布商用型号。它们结合了ASIC（硬蚀刻芯片）和谷歌的TensorFlow软件进行高效运算。与GPU相比，TPU的设计更为专一，虽然在精度上略低，但这正是其优势所在，因为它使得TPU能够更灵活地...
TPU全称Tensor Processing Unit，是谷歌专门为加速机器学习工作负载而设计的专用芯片，它主要应用于深度学习模型的训练和推理。值得注意的是，TPU也属于 ASIC芯片的一类，而ASIC是一种为了某种特定的需求而专门定制的芯片。GPU大家就比较熟悉了，GPU是最初为图形渲染设计的处理器，后来广泛用于并行计算和深度学习。它具有...
性能提升明显ASIC芯片非常适合人工智能的应用场景。例如英伟达首款专门为深度学习从零开始设计的芯片Tesla P100数据处理速度 是其2014年推出GPU系列的12倍。谷歌为机器学习定制的芯片TPU将硬件性能提升至相当于当前芯片按摩尔定律发展 7 年后的水平。正如CPU改变了当年庞大的...
另一方面，ASIC还有一个明显的优势——它是为特定任务量身定制的。虽然单颗ASIC的算力可能不如GPU，但因为设计得更精准、成本更低，算力利用率反而更高。比如谷歌的TPU算力利用率能超过50%，而很多GPU可能只有30%左右。当然，ASIC也不是完美的。它的通用性不如GPU，只能干特定的活儿。但对于大型科技公司来说，这...
从产品逻辑来看，作为一种专用集成电路 (ASIC)，TPU专为单一特定目的而设计，用以运行构建AI模型所需的独特矩阵和基于矢量的数学运算。而GPU的设计初衷是处理图像信息。因此，从架构设计的角度来看，相比于适合处理高度并行任务的GPU， TPU更适用于处理矩阵乘法等神经网络算法。“TPU具有为AI大模型而生的天然优势架构。
ASIC是一种专为特定计算任务设计的芯片，如Graphcore和Cerebras的AI芯片。ASIC可以针对特定任务进行高度优化，提供极致的性能和效率，但灵活性较低。ASIC在AI领域的应用非常广泛，特别是在需要大量并行计算的深度学习任务中。Etched Sohu：采用台积电4纳米工艺，将Transformer架构直接蚀刻到芯片中，推理性能优于GPU和其他通用...
再来看看ASIC和FPGA。ASIC（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路），是一种专用于特定任务的芯片。ASIC的官方定义，是指：应特定用户的要求，或特定电子系统的需要，专门设计、制造的集成电路。Google公司大名鼎鼎的TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元），还有前几年很火的比特币矿机，英特尔的...