在人工智能算力競爭愈發(fā)激烈的當(dāng)下，英偉達(dá)憑借GPU在市場中占據(jù)主導(dǎo)地位，然而如今其地位正受到挑戰(zhàn)。近期，蘋果披露其Apple Intelligence全部由TPU訓(xùn)練；Anthropic簽下數(shù)十億美元訂單采購TPU訓(xùn)練Claude；meta也與谷歌簽署數(shù)十億美元協(xié)議租用TPU運(yùn)行Llama。這一系列動(dòng)態(tài)表明，谷歌的TPU正逐漸在市場中嶄露頭角。
TPU作為谷歌的“秘密武器”，在過去十年驅(qū)動(dòng)著谷歌幾乎所有核心產(chǎn)品。直到TPU訓(xùn)練的Gemini 3取得出色成果，人們才開始重新審視這款從搜索推薦系統(tǒng)中誕生的定制芯片。前谷歌TPU工程師Henry深度參與了三代TPU的研發(fā)，見證了大模型時(shí)代TPU的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型。他從硬件架構(gòu)、軟件生態(tài)、生產(chǎn)供應(yīng)鏈博弈三個(gè)維度，揭開了TPU的神秘面紗。
TPU與GPU在設(shè)計(jì)哲學(xué)上截然不同。Henry用“流水線”與“大廚們”來比喻兩者架構(gòu)差異：GPU起源于圖形處理，采用SIMT架構(gòu)，如同廚房里眾多獨(dú)立思考的大廚并行處理多種任務(wù)；而TPU是專為機(jī)器學(xué)習(xí)矩陣計(jì)算定制的加速器，通過芯片間互聯(lián)構(gòu)建3D Torus網(wǎng)絡(luò)，讓數(shù)千張芯片協(xié)同工作，如同一張芯片，減少了調(diào)度和調(diào)控，提高了計(jì)算單元使用率。
在大規(guī)模部署場景中，TPU展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。Henry表示，在軟硬件深度協(xié)同下，TPU能對(duì)整顆TPU Pod進(jìn)行全局算子融合與內(nèi)存管理優(yōu)化，將硬件性能“榨干”到極致，實(shí)現(xiàn)比GPU更低的推理成本。例如，谷歌的Ironwood芯片在物理參數(shù)上接近英偉達(dá)的GB200，在訓(xùn)練Gemini模型時(shí)，若谷歌為其他大模型公司定制，性價(jià)比（TCO）可能更高。因?yàn)門PU可根據(jù)已知任務(wù)負(fù)載進(jìn)行物理芯片和軟件層面的定制，保證每個(gè)計(jì)算單元都有任務(wù)，提高利用率。
然而，TPU也存在明顯短板。在軟件生態(tài)方面，盡管TPU已向外部客戶開放，但其編譯工具XLA仍是一個(gè)“黑盒”，外部團(tuán)隊(duì)難以獨(dú)立完成調(diào)優(yōu)。開發(fā)者使用TPU時(shí)，上層可選用PyTorch、JAX和TensorFlow等語言，XLA將其轉(zhuǎn)化為TPU指令，但外部開發(fā)者很難獨(dú)立處理或修補(bǔ)bug，需依賴谷歌工程師或其專門對(duì)接外部客戶的軟件組。
產(chǎn)能方面，TPU面臨諸多挑戰(zhàn)。HBM（高帶寬內(nèi)存）生產(chǎn)被SK hynix、三星和Micron三家公司壟斷，英偉達(dá)是HBM最大客戶，TPU作為次要客戶，此前難以獲得優(yōu)質(zhì)訂單。同時(shí)，CoWoS是臺(tái)積電的核心產(chǎn)能，TPU的HBM內(nèi)存芯片和計(jì)算芯片需通過2.5D stacking封裝成集成芯片，此過程谷歌和博通都無法完成，只能依賴臺(tái)積電。良率也是問題，TPU主打芯片間通信，失敗率高于GPU，且作為定制芯片，良率不佳則芯片報(bào)廢，而GPU可降級(jí)使用。
在定制芯片領(lǐng)域，TPU需提前預(yù)測模型走向。以MoE（混合專家模型）為例，此前在TPU和GPU上運(yùn)行效果不佳，直到TPU V4推出3D torus架構(gòu)和OCS（光交換機(jī)），通過軟件更改通信路徑，解決了MoE的痛點(diǎn)。但芯片設(shè)計(jì)流程漫長，從設(shè)計(jì)到量產(chǎn)最快需兩年到兩年半、三年，而模型每6個(gè)月就變化一次，TPU需在兩年前預(yù)測模型方向。雖然目前V7押對(duì)了方向，但未來若模型范式變化，TPU的先發(fā)優(yōu)勢(shì)可能被蠶食。
供應(yīng)鏈方面，博通在TPU生產(chǎn)中扮演關(guān)鍵角色。博通負(fù)責(zé)TPU的通信ICI設(shè)計(jì)，將芯片物理連接并布局拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)。谷歌與博通的合作可爭取到更好的CoWoS和HBM產(chǎn)能，但博通議價(jià)權(quán)逐漸增大，對(duì)谷歌成本控制不利。同時(shí)，HBM產(chǎn)能被英偉達(dá)壟斷，未來幾年HBM可能決定芯片訓(xùn)練效率上限。
回顧TPU的發(fā)展歷程，其最初是針對(duì)內(nèi)部CNN大模型的加速器，第一代僅為推理芯片。Jeff Dean和圖靈獎(jiǎng)獲得者David Patterson深度參與了第一代架構(gòu)設(shè)計(jì)。第二代成為旗艦訓(xùn)練模型，用于AlphaGo、PaLM等訓(xùn)練。此后，針對(duì)推薦和排序算法加入Sparse Core，V5、V6進(jìn)入大模型時(shí)代，針對(duì)Transformer進(jìn)行優(yōu)化并推出推理版本。
英偉達(dá)收購的Groq公司也值得關(guān)注。Groq踩準(zhǔn)了推理、ASIC和Agent元年三個(gè)時(shí)間點(diǎn)，其芯片主做推理，針對(duì)低延遲場景，是編譯器的公司而非芯片公司。創(chuàng)始人Jonathan Ross曾是TPU編譯器團(tuán)隊(duì)成員，將TPU編譯器經(jīng)驗(yàn)帶到Groq。Groq的LPU通過編譯器精準(zhǔn)確定每個(gè)計(jì)算單元任務(wù)，確定性高，適合Agent、實(shí)時(shí)語音和高頻交易等對(duì)延遲要求高的場景。
隨著人工智能發(fā)展，推理芯片市場將分層并分應(yīng)用場景。谷歌和TPU將占據(jù)大規(guī)模部署的高層市場，中間和下層市場將有更多參與者。未來，TPU和GPU將并存，形成定制與通用、垂類場景相結(jié)合的健康生態(tài)，為用戶帶來成本降低后的無限可能。
