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谷歌TPU十年蜕变:从“救命项目”到撼动英伟达霸权的“经济支柱”

2025-11-28来源:天脉网编辑:瑞雪

近期,科技行业围绕AI芯片的竞争愈发激烈。英伟达凭借GPU在AI训练领域的长期主导地位,始终占据市场焦点。然而,谷歌凭借自研的TPU(张量处理单元)芯片,正以独特的技术路线和全栈整合能力,逐步改变这一格局。从最初为解决内部计算效率问题而启动的“救急项目”,到如今成为支撑谷歌AI战略的核心基础设施,TPU的十年发展历程,折射出谷歌在AI时代的技术野心与商业布局。

TPU的诞生源于谷歌对深度学习规模化应用的迫切需求。2015年,随着深度学习在搜索、广告等核心业务中的渗透率快速提升,谷歌工程团队意识到,若全面采用GPU进行实时推理,全球数据中心的功耗将激增至难以承受的水平,成本也将呈指数级上升。彼时,GPU虽擅长训练大规模神经网络,但其架构设计并未针对低延迟、高能效的推理场景优化。谷歌内部预测,若继续依赖CPU和GPU的现有路线,数据中心电力成本将在未来十年增长十倍。这一现实压力,迫使谷歌走上自研专用芯片的道路。

2016年,首款TPU v1正式投入使用,初期用于支持谷歌翻译和部分搜索功能的矩阵运算。与通用GPU不同,TPU从设计之初便聚焦于特定计算任务的高效执行,其核心的脉动阵列架构专为矩阵乘法优化,能效比传统芯片显著提升。2017年,Transformer架构的提出进一步验证了TPU的技术路线——这一新架构的计算模式高度规则化,与TPU的硬件特性高度契合。谷歌随即决定将TPU从单一芯片升级为覆盖软件框架、编译器、芯片架构、网络拓扑和散热系统的全栈解决方案,形成闭环生态。

从v2到v4,TPU逐步开放给谷歌云客户,商业化进程加速。尽管早期生态兼容性不及GPU,但谷歌通过XLA编译器、高效Pod架构和液冷数据中心等技术,构建起差异化优势。2021年发布的TPU v4首次将4096颗芯片组成超节点,通过自研的环形拓扑网络实现跨芯片通信的无损协同,使谷歌得以训练参数量达5400亿的PaLM模型。这一突破证明,只要集群规模和互联效率足够高,模型性能可随计算量近乎线性增长,而TPU的网络拓扑与调度系统正是这一规律的关键硬件支撑。

2023年至2024年,TPU v5p的推出成为转折点。该版本性能较v4翻倍,并引入弹性节点架构,支持企业客户按需扩展至近9000颗芯片的规模。meta、Anthropic等头部AI公司开始采购TPU v5p,标志着其从“内部工具”正式进入生态竞争阶段。2024年发布的第六代TPU v6(代号Trillium)则进一步转向推理场景优化:FP8吞吐量提升、片上SRAM容量翻倍、KV Cache访问模式深度优化,能效比上一代提高67%。谷歌明确表示,v6的目标是成为“推理时代最省钱的商业引擎”。

2025年,第七代TPU v7(代号Ironwood)的发布,将竞争推向新高度。作为首款专用推理芯片,Ironwood在单芯片性能上与英伟达Blackwell系列旗鼓相当:FP8稠密算力达4.6 petaFLOPS,内存带宽7.4 TB/s,芯片间通信带宽9.6 Tbps。其真正优势在于超大规模扩展能力——一个Ironwood Pod可集成9216颗芯片,构成FP8峰值性能超42.5 exaFLOPS的超节点。谷歌通过2D/3D环面拓扑结合光路交换(OCS)网络,实现了系统级架构的碾压:OCS利用MEMS微镜在毫秒级完成光信号切换,故障时能瞬间绕开坏点,使液冷系统的年可用性达99.999%,全年停机时间不足六分钟。内部测试显示,同等负载下Ironwood的推理成本较GPU系统低30%至40%,极端场景下优势更显著。

谷歌的竞争策略与英伟达形成鲜明对比。英伟达依托CUDA生态构建了类似苹果的软硬件捆绑体系,但GPU的通用性设计使其在推理场景中存在效率短板:硬件资源并非最优配置,单位能耗的推理成本高于专用芯片。英伟达对云厂商的高定价权(“CUDA税”)进一步推高了客户成本。相比之下,谷歌通过全栈整合控制了从芯片设计到数据中心部署的完整链条,避免了外部供应商的利润叠加。这种垂直整合不仅降低了自身算力成本,还通过谷歌云将优势传递给客户——例如,TPU@Premises计划允许企业将TPU部署在自有数据中心,以最低延迟使用推理服务。

亚马逊的芯片战略则聚焦于成本优化与云服务驱动。其Trainium和Inferentia芯片分别针对训练和推理场景优化,设计灵活性与GPU接近,但性能更贴近商业需求。通过降低内部基础设施成本,亚马逊得以在云服务价格上形成竞争力。然而,谷歌的全栈优势仍难以被复制:从模型训练到推理服务的一体化解决方案,使TPU成为谷歌AI生态的底层支柱,而非孤立的产品。

TPU的崛起正重塑AI行业的竞争秩序。随着企业推理成本占比攀升,迁移至低成本平台成为商业必然选择。谷歌云凭借TPU的成本优势,AI相关收入快速增长,云部门全年化收入达440亿美元,成为谷歌业绩增长的核心驱动力。在AI基础设施领域,谷歌已从追赶者转变为领导者——其全球数据中心布局、代际升级节奏和全栈能力,正构建起比过去十年更坚固的竞争壁垒。TPU的十年进化史,不仅是技术突破的记录,更是一部关于如何通过垂直整合重新定义行业规则的商业教科书。

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