揭秘TPU算力怪兽：像搭乐高积木一样无限扩展

TPU最厉害的地方就是可以像搭乐高积木一样无限扩展。这要归功于它的硬件设计（比如超省电的模块化结构）和软件配套（比如XLA编译器）的完美配合。

【背景小故事】
Google在2006年就纠结该用GPU、FPGA还是自己造芯片。当时AI还没火起来，他们觉得用闲置的服务器CPU就够了。但2013年语音搜索突然爆火，神经网络计算需求暴涨，这才催生了TPU的诞生。现在你用的Gemini聊天机器人、Veo视频生成，背后都是成千上万的TPU在干活！

【TPU芯片解剖图】
以TPUv4芯片为例（最新款TPUv7还没公布细节），每个芯片就像个双层汉堡：

• 上下两层面包：两个TensorCore计算核心
• 夹心酱料：共享的128MB高速缓存(CMEM)和32GB显存(HBM)

每个TensorCore里又有：

1. 矩阵乘法引擎(MXU)：128x128的"计算方阵"，核心中的核心
2. 向量处理器(VPU)：处理加减乘除、ReLU激活函数这些杂活
3. 本地内存(VMEM)：32MB的"临时笔记本"
4. 指挥中心(SMEM)：10MB空间，负责调度任务

【和显卡的对比】
如果你熟悉NVIDIA显卡，会发现TPU很反常：

• 缓存超大（显卡L2缓存才50MB）
• 显存较小（显卡H100有80GB）
• 计算单元很少（显卡有上万核心）

但神奇的是，TPUv5一个芯片就能干500万亿次计算/秒！最新TPUv7集群更是能达到42.5百亿亿次/秒，靠的就是下面这些黑科技：

【设计秘诀】

1. "流水线工厂"架构：
   • 把计算拆成流水线，像工厂传送带一样源源不断处理数据
   • 特别适合矩阵乘法这种规整的计算