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张量处理单元（英文：Tensor Processing Unit，简称：TPU），也称张量处理器，是 Google 开发的专用集成电路（ASIC），专门用于加速机器学习。[1]自 2015 年起，谷歌就已经开始在内部使用 TPU，并于 2018 年将 TPU 提供给第三方使用，既将部分 TPU 作为其云基础架构的一部分，也将部分小型版本的 TPU 用于销售。
2016 年 5 月，Google 在 Google I/O 上宣布了张量处理单元，并表示 TPU 已经在其数据中心内部使用了超过一年。[2][3]该芯片是专门为 Google 的 TensorFlow 框架（一个符号数学库，用于机器学习应用程序，如神经网络）设计的。[4]不过，截至 2017 年，Google 也将 CPU 和 GPU 用于其他类型的机器学习。[2]其他供应商也设计了自己的 AI 加速器，并针对嵌入式和机器人市场。
Google 的 TPU 是专有的，一些 TPU 的型号已经上市。在 2018 年 2 月 12 日，纽约时报报道称 Google 将“允许其他公司通过其云计算服务购买对这些芯片的访问权”。[5]Google 曾称，它们已用于 AlphaGo 与李世乭的人机围棋对战[3]以及 AlphaZero 系统中。Google还使用 TPU 进行 Google 街景中的文本处理，并且能够在不到五天的时间内找到 Google 街景数据库中的所有文本。在 Google 相册中，单个 TPU 每天可以处理超过1亿张照片。TPU 也被用在 Google 用来提供搜索结果的 RankBrain 中。[6]
与图形处理单元（GPU）相比，TPU 被设计用于进行大量的低精度计算（如 8 位的低精度）[7]，每焦耳功耗下的输入/输出操作更多，但缺少用于光栅化/纹理映射的硬件。[3]
根据 Norman Jouppi 的说法，TPU 可以安装在散热器组件中，从而可以安装在数据中心机架上的硬盘驱动器插槽中。[2]
第一代TPU是一个 8 位矩阵乘法的引擎，使用复杂指令集，并由主机通过 PCIe 3.0 总线驱动。它采用28 nm工艺制造，裸晶尺寸小于 331 mm2，时钟速度为 700 MHz，热设计功耗为 28–40 W。它有28 MiB 的片上存储和 4 MiB 的 32位累加器，取 8 位乘法器的 256×256 脉动阵列的计算结果。[8]TPU 还封装了 8 GiB 的双通道 2133 MHz DDR3 SDRAM，带宽达到 34 GB/s。[9]TPU 的指令向主机进行数据的收发，执行矩阵乘法和卷积运算，并应用激活函数。[8]
第二代 TPU 于 2017 年 5 月发布。[10]Google 表示，第一代 TPU 的设计受到了内存带宽的限制，因此在第二代设计中使用 16 GB 的高带宽内存，可将带宽提升到 600 GB/s，性能从而可达到 45 TFLOPS。[9]TPU 芯片随后被排列成性能为 180 TFLOPS 的四芯片模块[10]，并将其中的 64 个这样的模块组装成 256 芯片的 Pod，性能达到 11.5 PFLOPS。[10]值得注意的是，第一代 TPU 只能进行整数运算，但第二代 TPU 还可以进行浮点运算。这使得第二代 TPU 对于机器学习模型的训练和推理都非常有用。谷歌表示，这些第二代TPU将可在 Google 计算引擎上使用，以用于 TensorFlow 应用程序中。[11]
第三代 TPU 于 2018 年 5 月 8 日发布。[12]谷歌宣布第三代 TPU 的性能是第二代的两倍，并将部署在芯片数量是上一代的四倍的 Pod 中。[13][14]与部署的第二代 TPU 相比，这使每个 Pod 的性能提高了 8 倍（每个 Pod 中最多装有 1,024 个芯片）。
第四代 TPU 于 2021 年 5 月 19 日发布。谷歌宣布第四代 TPU 的性能是第三代的2.7倍，并将部署在芯片数量是上一代的两倍的 Pod 中。与部署的第三代 TPU 相比，这使每个 Pod 的性能提高了 5.4 倍（每个 Pod 中最多装有 4,096 个芯片）。
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