9月3日，一則消息在科技圈引起了軒然大波：谷歌開始對外出售TPU了。
據(jù)報道，谷歌近期已在接觸那些主要租賃英偉達(dá)芯片的小型云服務(wù)提供商，敦促他們在其數(shù)據(jù)中心也托管谷歌自家的AI處理器，也就是TPU。
谷歌已與至少一家云服務(wù)提供商——總部位于倫敦的Fluidstack——達(dá)成協(xié)議，將在紐約的一個數(shù)據(jù)中心部署其TPU。
谷歌的努力不止于此。據(jù)報道，該公司還向其他以英偉達(dá)為核心的服務(wù)商尋求類似的合作，其中包括正在為OpenAI建造數(shù)據(jù)中心的Crusoe，以及向微軟租賃芯片并與OpenAI簽有供應(yīng)合同的英偉達(dá)“親兒子”CoreWeave。
9月9日，花旗分析師因TPU競爭加劇將英偉達(dá)目標(biāo)價下調(diào)至200美元，預(yù)計2026年GPU銷售額將因此減少約120億美元。
明眼人都能看出來的是，谷歌和英偉達(dá)之間的大戰(zhàn)，已經(jīng)開始了。而它們爭奪的，將是AI計算這個真正的萬億美元市場。
然而，谷歌對這一戰(zhàn)的準(zhǔn)備，其實(shí)比我們想象的都要久。
TPU，AI計算的最優(yōu)解？
早在2006年，谷歌的內(nèi)部就討論過在自家的數(shù)據(jù)中心中部署GPU、FPGA或ASIC的可能性。不過，當(dāng)時只有少數(shù)應(yīng)用程序能夠在這些特殊硬件上運(yùn)行，而谷歌大型數(shù)據(jù)中心的過剩算力也完全夠它們使用了。因此，部署特殊硬件的計劃被擱置。
然而，到了2013年，谷歌的研究人員發(fā)現(xiàn)：如果人們每天使用語音搜索并通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行3分鐘的語音識別，那么當(dāng)時谷歌的數(shù)據(jù)中心需要雙倍的算力才能滿足日益增長的計算需求。
而如果僅通過擴(kuò)大數(shù)據(jù)中心規(guī)模來滿足算力需求，不但耗時，而且成本高昂。于是，在這個背景下，谷歌開始了TPU的設(shè)計。
谷歌的TPU是為AI計算而生的ASIC芯片，它專注于實(shí)現(xiàn)兩個核心目標(biāo)：極高的矩陣乘法吞吐量與卓越的能效。
為了實(shí)現(xiàn)高吞吐量，TPU在硬件層面采用了“脈動陣列”（Systolic Array）架構(gòu)。該架構(gòu)由大量簡單的處理單元（PE）構(gòu)成網(wǎng)格。數(shù)據(jù)流從陣列的邊緣輸入，在每個時鐘周期同步地、一步步地流經(jīng)相鄰的處理單元。每個單元執(zhí)行一次乘法累加運(yùn)算，并將中間結(jié)果直接傳遞給下一個。
這種設(shè)計使得數(shù)據(jù)在陣列內(nèi)部被高度復(fù)用，最大限度地減少了對高延遲、高功耗主內(nèi)存的訪問，從而實(shí)現(xiàn)了驚人的處理速度。
而其卓越能效的秘訣，則在于軟硬件協(xié)同的“提前編譯”（Ahead-of-Time Compilation）策略。傳統(tǒng)的通用芯片需要高能耗的緩存來應(yīng)對多樣的、不可預(yù)測的數(shù)據(jù)訪問。TPU則不同，它的編譯器在程序運(yùn)行前就完整規(guī)劃好了所有數(shù)據(jù)路徑，這種確定性使其無需復(fù)雜的緩存機(jī)制，從而大幅降低了能耗。
在TPU的設(shè)計上，谷歌主導(dǎo)整體架構(gòu)與功能定義，博通Broadcom參與了部分芯片的中后端設(shè)計工作，目前，Google TPU主要由臺積電代工生產(chǎn)。
隨著大語言模型參數(shù)的急劇擴(kuò)張，AI計算任務(wù)正在從“訓(xùn)練”走向“推理”。這時，作為通用算力單元的GPU，開始顯露出成本以及功耗過高的問題。
而TPU從設(shè)計之初就專門瞄準(zhǔn)了AI計算，具有很高的性價比優(yōu)勢。據(jù)報道，谷歌TPU算力成本僅為OpenAI使用GPU成本的1/5，性能功耗比更是優(yōu)于同代GPU。
因此，為了抓住市場，谷歌圍繞著自己的TPU架構(gòu)，打造了一系列產(chǎn)品與生態(tài)。
谷歌造芯這十年
谷歌第一代TPU (v1) 于2015年推出，通過高度簡化的專用設(shè)計，實(shí)現(xiàn)了超越同期CPU與GPU的能效比，并在AlphaGo等項(xiàng)目中展示了其高效能，從而驗(yàn)證了AI ASIC的技術(shù)路徑。
隨著研發(fā)深入，訓(xùn)練環(huán)節(jié)的算力瓶頸日益凸顯，促使TPU的設(shè)計方向轉(zhuǎn)向系統(tǒng)級解決方案。2017年發(fā)布的TPU v2為此引入了BF16數(shù)據(jù)格式以支持模型訓(xùn)練，并配置了高帶寬內(nèi)存（HBM）。
更為關(guān)鍵的是，v2通過定制的高速網(wǎng)絡(luò)將256個芯片單元互聯(lián)，首次構(gòu)建了TPU Pod系統(tǒng)。隨后的TPU v3通過增加計算單元數(shù)量和引入大規(guī)模液冷技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了性能的顯著提升。
TPU v4的發(fā)布帶來了互聯(lián)技術(shù)的重大革新，其核心是采用了光學(xué)電路交換（OCS）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了TPU Pod內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膭討B(tài)重構(gòu)，從而提升了大規(guī)模訓(xùn)練任務(wù)的容錯能力與執(zhí)行效率。進(jìn)入v5與v6 (Trillium) 階段，TPU產(chǎn)品線呈現(xiàn)出分化策略，形成了分別側(cè)重于極致性能的'p'系列與能效比的'e'系列，以適應(yīng)多樣化的AI應(yīng)用場景。
2025年Google TPU的全年出貨量預(yù)計為250萬片。v5系列總出貨量預(yù)計為190萬?，其中v5e占?約120萬?，v5p占?約70萬?， v6系列預(yù)計總出貨量為60萬?，?前僅v6e在市場上銷售，?v6p將在第四季度上市，約10-20萬?左右。預(yù)計到2026年，總體TPU銷量將超過300萬片。
在今年的谷歌云大會上，谷歌發(fā)布了第七代TPU，代號“Ironwood”。
Ironwood是谷歌迄今為止性能最強(qiáng)、能效最高且最節(jié)能的TPU芯片，其峰值算力達(dá)到4614 TFLOPs，內(nèi)存容量為192GB，帶寬高達(dá)7.2 Tbps，每瓦峰值算力為29.3 TFLOPs。此外，Ironwood首次支持FP8計算格式，并在張量核和矩陣數(shù)學(xué)單元中實(shí)現(xiàn)這一功能，這使得其在處理大規(guī)模推理任務(wù)時更加高效。
Ironwood最高配集群可擁有9216個液冷芯片，峰值算力可達(dá)42.5 ExaFLOPS，是世界上最大的超級計算機(jī)El Capitan的24倍以上。其支持大規(guī)模并行處理和高效內(nèi)存訪問，適用于復(fù)雜的推理任務(wù)如大型語言模型和混合專家模型。
事實(shí)上，Ironwood的整體性能已經(jīng)十分接近英偉達(dá)B200，甚至在一些方面還有所超越。
當(dāng)然，英偉達(dá)的統(tǒng)治力不僅在于其硬件性能，更在于整個CUDA生態(tài)。谷歌深知這一點(diǎn)，因此，它也構(gòu)建了JAX這樣的，能在TPU上運(yùn)行的高性能計算Python庫。
谷歌還發(fā)布了其模型流水線解決方案“Pathway”，用于向外部開發(fā)者訓(xùn)練大型語言模型（LLM）。將其作為訓(xùn)練模型的必備手冊，研究人員無需重新設(shè)計模型即可開發(fā)Gemini等LLM。
有了上述的一整個“軍火庫“，谷歌終于可以和英偉達(dá)掰掰手腕了。
谷歌vs英偉達(dá)
投資銀行D.A. Davidson分析師Gil Luria在最新報告中指出，過去一年以來谷歌母公司Alphabet大幅縮小與英偉達(dá)的差距，如今已成為“最好的英偉達(dá)替代方案”。
報告顯示，過去半年，圍繞Google Cloud TPU的開發(fā)者活躍度激增了約96%。
Gil Luria與前沿AI實(shí)驗(yàn)室的研究人員和工程師交流后發(fā)現(xiàn)，業(yè)內(nèi)普遍看好谷歌TPU。因此Luria認(rèn)為，若谷歌將TPU業(yè)務(wù)與DeepMind部門合并并將它們分拆上市，估值或?qū)⒏哌_(dá)9000億美元。
AI獨(dú)角獸Anthropic此前使用亞馬遜的Trainium芯片來訓(xùn)練模型，最近，該公司被發(fā)現(xiàn)正在招聘TPU內(nèi)核工程師；馬斯克旗下的人工智能公司xAI也對采購TPU表現(xiàn)出興趣。這一切都說明了業(yè)界對于TPU的認(rèn)可。
而谷歌自身也在積極行動。首先，谷歌有意在公司內(nèi)部進(jìn)行從英偉達(dá)GPU到自研TPU的迭代。Omdia數(shù)據(jù)顯示，2024年估計谷歌訂購16.9萬臺Hopper 架構(gòu)GPU，在五大云廠商中排名最后，約為微軟的三分之一。同時，谷歌內(nèi)部已部署了約150萬顆TPU。
谷歌的對外戰(zhàn)略，就是文章開頭提到的，對那些使用英偉達(dá)芯片的數(shù)據(jù)中心供應(yīng)TPU。據(jù)報道，為了與Floydstack達(dá)成合作，谷歌將提供最高32億美元的備選擔(dān)保支持，若Fluidstack無力支付紐約新數(shù)據(jù)中心的租賃費(fèi)用，谷歌將補(bǔ)足差額。
根據(jù)野村證券最新報告，預(yù)計到2026年，ASIC總出貨量很可能會第一次超過GPU。而TPU正是目前最成熟的ASIC。
英偉達(dá)需要緊張起來了。
結(jié)語
市場對谷歌TPU的積極接受，反映出越來越多的公司想擺脫英偉達(dá)“一卡難求“的困境，尋求更高的性價比和更多元、穩(wěn)定的供應(yīng)鏈。
而借此機(jī)會挑戰(zhàn)英偉達(dá)的，也不只有谷歌一家公司。供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)顯示，Meta將于2025年第四季度推出其首款A(yù)SIC芯片MTIA T-V1。它由博通設(shè)計，具有復(fù)雜的主板架構(gòu)，并采用液冷和風(fēng)冷混合技術(shù)。
到2026年年中，MTIA T-V1.5將進(jìn)行進(jìn)一步升級，芯片面積將翻倍，超過英偉達(dá)下一代GPU Rubin的規(guī)格，其計算密度將直接接近英偉達(dá)的 GB200 系統(tǒng)。2027年的MTIA T-V2可能會帶來更大規(guī)模的CoWoS封裝和高功率機(jī)架設(shè)計。
報告指出，根據(jù)供應(yīng)鏈估計，Meta的目標(biāo)是到2025年底至2026年實(shí)現(xiàn)100萬至150萬件ASIC出貨量。
微軟、亞馬遜同樣有自研的ASIC芯片，正在對這片被GPU霸占的市場虎視眈眈。
對此，英偉達(dá)也有自己的反擊手段。今年5月，英偉達(dá)正式發(fā)布NVLink Fusion。NVLink Fusion允許數(shù)據(jù)中心將英偉達(dá)GPU與第三方CPU或定制化AI加速器混合使用，標(biāo)志著英偉達(dá)正式打破硬件生態(tài)壁壘。
近日，英偉達(dá)執(zhí)行副總裁暨首席財務(wù)官Colette Kress在高盛組織的會議上談及了對于AISC芯片所帶來的競爭看法，稱英偉達(dá)GPU更具性價比。
一場大戲已經(jīng)拉開了帷幕。無論是萬億美元的市場規(guī)模，還是未來AI時代硬件結(jié)構(gòu)的定義權(quán)，都值得幾大巨頭為之瘋狂。
這一戰(zhàn)，誰都有不能輸?shù)睦碛伞?/p>