技术
TPU（张量处理单元）
TPU（张量处理单元）是谷歌专为加速机器学习工作负载设计的定制ASIC芯片，尤其擅长矩阵运算，为深度学习训练和推理提供高算力与能效。自2015年部署以来，已支持AlphaGo、BERT、PaLM等模型，并通过Google Cloud对外提供算力服务。
详细解释
TPU诞生于谷歌内部对大规模神经网络算力的需求。其核心是脉动阵列架构，能高效执行矩阵乘加运算，并配备高带宽内存。第一代TPU用于推理，后续版本支持训练。TPU通过XLA编译器与TensorFlow等框架集成，并支持JAX。相比GPU，TPU在特定负载下具有更高能效比，但编程灵活性较低。TPU的推出推动了AI专用硬件的发展，成为谷歌AI基础设施的关键组成部分。
别名与相关写法
tpu
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