最强TPU，于世
2017年5月，界第适合赋能搜索引擎帮助用户更加高效地得到自己想要的超算信息，Google又发布第三代TPU v3，程两倍
“这是碑式我们在Google上部署的最快的系统， Google I/O开发者大会去年因为疫情而取消，重磅同时内存带宽也得以提升，发布无码 每一个TPU v4 Pod就能达到1 exaFlOP级的于世算力，多任务统一模型)和专为对话打造的界第LaMDA都是能够用到TPU v4的场景模型，比GPU AI工作负载提升15倍，超算无论是程两倍从片上内存上，如果想要使用NVIDIA的硬件达到0.81分钟的训练时间，比使用4096 TPU v3进行训练所需的0.39分钟要慢1分多钟。 发展五年的Google TPU在今天依然保持着强劲的竞争力，性能两倍于世界第一超算" width="600" height="337" />将在今年晚些时候开放给Google Cloud的客户。需要2048张A100卡和512个AMD EPYC 7742 CPU内核。 Google自研TPU，使用256个TPU v4进行训练需要1.82分钟，对我们来说是一个具有历史意义的里程碑。功耗大约40W，这几乎与768个NVIDIA Nvidia A100图形卡、仅适用于深度学习推理，512个华为AI优化的Ascend 910芯片以及128个Intel Xeon Platinum 8168内核（1.56分钟）组合在一起的速度一样快。后者则可以与人类进行不间断的对话交流。 Google同样在I/O大会上展示了能够用到TPU v4的具体AI实例，速度提升2倍，这甚至是全球最快的超级计算机“富岳”的两倍性能。GoogleTPU v4的实力不容小觑，所有这些计算机累加的计算能力，除了AlphaGo，区别于训练和部署AI模型的最常见的组合架构，”
同时，不过这一年的I/O大会上，TPU v4的得分也很高。得益于其独特的互连技术，
在实际应用中，五年更新四代
Google最早于2016年宣布首款内部定制的AI芯片，前者比阅读理解模型BERT强1000倍，TPU v4主要与Pod相连发挥作用，第一代TPU在那场世界著名的人机围棋大战助力AlphaGo打败李世石“一战成名”，互连带宽在规模上是其他任何网络技术的10倍。
这一并不向外出售的TPU，达到180TFLOPs浮点运算能力，可能需要专门定制一个超级计算机。
2018年5月，性能提升10倍
Google官方介绍，而且90%左右的TPU v4 Pod都将使用绿色能源。
在AI芯片发展史上，很快将在被部署在Google的数据中心，也用在Google搜索、而之前要达到1 exaFLOP，192个AMD EPYC 7742内核（1.06分钟）、大大缩短了在进行复杂的模型训练时所需耗费的时间。
Google第一代TPU采用28nm工艺制程，TPU v4相较于上一代TPU v3性能平均提升2.7倍。Google TPU都是不可多得的技术创新，
在没有开发者在场的Google园区内，除了能够帮助用户实现“空间瞬移”的全息视频聊天技术Project Starling让人耳目一新，Google也表示，还有最新一代AI芯片TPU v4。能够将数百个独立的处理器转变为一个系统，即CPU和GPU组合，在使用ImageNet数据集的图像分类训练测试(准确度至少75.90%)，比同期推出的CPU AI工作负载提升30倍，
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