CPU誕生，讓英特爾在PC時代長期獨占鰲頭；GPU崛起，讓英偉達一躍而起風光無二。xPU時代正在到來，由谷歌TPU衍生而出的未來，誰又將乘勢而起？

在全球科技產業將目光緊緊鎖定人工智能領域之際，TPU（Tensor Processing Unit，張量處理器）正在悄悄成長為AI時代的“弄潮兒”。

GPU用于大模型訓練、推理存在高能耗、高成本等問題，由AI算力需求增長帶來的種種問題，或許可以從TPU身上找到更為理想的答案。

TPU“攻入”AI主流市場

由于入局早、算力強，由英偉達提供的GPU芯片幾乎已成為各大企業訓練、推理模型，處理AI相關算力需求的標配。但當前，TPU芯片也正在逐步進入AI算力主流芯片市場。

TPU由谷歌率先推出。從初代芯片推出至今，TPU的應用范圍正逐步擴大，谷歌以外的市場也逐漸打開。

最初，TPU是谷歌專為加速機器學習和深度學習任務而設計的專用芯片，特別是針對深度學習模型的訓練和推理。2013年，谷歌開始研發TPUv1，這是全球首款專為AI打造的加速器。2017年，谷歌推出Cloud TPU，用于處理云端計算任務。

自2022年底生成式人工智能獲得產業界廣泛關注以來，TPU在生成式人工智能領域的應用范圍也逐步拓寬。例如，2023年12月，谷歌推出多模態通用大模型Gemini的三個不同版本，該模型的訓練大量使用了Cloud TPU v5p芯片。

谷歌曾表示，TPU是其推出許多服務的最大功臣之一，要是少了它，如即時語音搜尋、相片物件辨識及互動式語言翻譯等無法絲滑運行，還有最先進的Gemini、Gemma、Imagen模型等也無法順利問世。

今年5月，谷歌又發布了第六代TPU芯片Trillium。據悉，Trillium能在單個高帶寬、低延遲Pod中擴展為多達256個TPU的集群，相較于前代產品，Trillium在適配模型訓練方面的功能更強。

同時，TPU芯片也逐漸走出谷歌公司，獲得更大范圍的市場青睞。一如，7月30日蘋果公司發布的一篇研究論文稱，蘋果在訓練Apple Intelligence生態中的人工智能模型AFM時，選擇了谷歌的兩種張量處理單元（TPU）云集群。

性價比優勢成為“焦點”

在以英偉達產品為代表的GPU在算力基礎設施市場“一騎絕塵”的情況下，TPU何以嶄露頭角，又何以贏得蘋果等全球知名企業的青睞？

市場分析師表示，以GPU為代表的通用計算架構和針對特定領域的DSA（Domain Specific Architecture，面向特定領域）計算架構是目前兩大主流AI芯片設計思路。但在市場容量巨大的應用領域，計算芯片的架構演進總呈現出從通用型向專用型轉變的規律。

隨著大模型訓練的計算量和復雜度的指數級增長，傳統GPU成本昂貴、算力利用率低、能耗大的局限日益凸顯。

今年1月，扎克伯格發帖公布了一組數字：到2024年底，Meta“大規模的計算基礎設施”將包括高達35萬張英偉達H100顯卡，為Meta在人工智能領域的突破提供強大支持。如果將其他GPU計算在內，Meta的計算基礎設施將擁有“相當于近60萬張H100的算力”。這將是一筆巨大的開銷。

與此同時，馬斯克表示，2024年特斯拉僅僅在英偉達的人工智能芯片上就將耗費超過5億美元，特斯拉未來還需要價值“數十億美元”的硬件才能趕上最大規模的競爭對手。

高昂的算力成本，使一眾全球頂尖的科技企業望而生畏。在此背景下，作為AI專用芯片之一的TPU被業界期待能夠從新的技術路線上另辟蹊徑。在這方面，谷歌已經提供了成功經驗。據谷歌副總裁兼工程院士Norm Jouppi透露，TPU的出現足足讓谷歌省下了15 個數據中心的建設成本。

探索市場新可能

從產品邏輯來看，作為一種專用集成電路(ASIC)，TPU專為單一特定目的而設計，用以運行構建AI模型所需的獨特矩陣和基于矢量的數學運算。而GPU的設計初衷是處理圖像信息。因此，從架構設計的角度來看，相比于適合處理高度并行任務的GPU， TPU更適用于處理矩陣乘法等神經網絡算法。

“TPU具有為AI大模型而生的天然優勢架構?！盩PU架構AI芯片公司中昊芯英創始人兼CEO楊龔軼凡在接受《中國電子報》記者采訪時表示，TPU專為神經網絡結構而設計，在相同制造工藝、能耗和芯片尺寸條件下，性能優于GPU 3~5倍。在適用場景上，TPU為已有的算法和框架進行優化，性能和功耗表現均優于GPU，更適用于深度學習模型的大規模部署。深度學習無疑仍是AI領域的主導力量，深度學習的某個分支將承載著未來100%的AI應用。從長遠來看，TPU比GPU在AI賽道上更具競爭力。

在TPU芯片領域，產業界正在進行不同的嘗試。

一方面，“先行者”谷歌探索出了自己的專屬路線。

咨詢公司D2D Advisory首席執行官Jay Goldberg直言，今天只有兩家公司有著成熟的芯片研發體系來訓練人工智能模型，一個是英偉達的GPU，另一個是谷歌的TPU。但區別于英偉達，谷歌并不會以獨立產品的形態單獨出售自己的TPU芯片，而是通過谷歌云平臺向外部客戶提供基于TPU的算力服務。

另一方面，更多芯片從業者仍在探索基于TPU架構的新產品。

今年2月，美國AI芯片初創公司Groq憑借其開發的新型AI處理器LPU（Language Processing Unit）引發關注，使用的TSP（張量流處理器）源頭是谷歌研發的TPU。今年4月，英特爾推出了專攻深度學習神經網絡推理的類TPU芯片Gaudi 3。

值得關注的是，國內初創AI芯片企業中昊芯英歷時近五年，已成功量產全自研的國內首枚TPU AI訓練芯片，并自研AIGC預訓練大模型，正在與行業伙伴進行金融、教育、醫療等垂直領域專業大模型的探索落地。業界普遍認為，TPU芯片在中國市場的應用，更有助于TPU這一產品門類的成熟。

當然，無論從技術還是生態角度，TPU和類TPU芯片都處于“嬰兒期”，需要進一步發展。但是，AI時代已經到來，算力需求才露出冰山一角。在龐大需求下，新生事物更有施展拳腳的可能。