Google TPU（Tensor Processing Unit）張量處理器

Google TPU（Tensor Processing Unit）是谷歌設計的專用應用積體電路（ASIC），專門用於加速機器學習和深度學習工作負載，特別是使用TensorFlow框架的神經網絡運算。

TPU的定義與特點：

• 搭載高頻寬內存（HBM）以快速讀寫數據，內含矩陣乘法單元（MXU），大幅提升運算效率。

• 支援16位浮點數（Bfloat16）運算，兼顧速度與數據精度。

• 專為TensorFlow深度學習框架優化，提升AI模型訓練與推理速度。

• 可組成名為TPU Pod的集群，擴展計算能力應對大規模AI任務。

TPU的應用場景：

• 深度學習模型訓練與推理（例如語音識別、圖像分類、機器翻譯）。

• 大規模數據處理與人工智慧應用，如Google Search、Google Maps等。

• 雲端AI服務，提供高效能的計算資源。

簡單比喻：

TPU像是專門為AI任務打造的超強「計算引擎」，在處理神經網絡運算時比一般CPU或GPU更快更省電。

總結：

Google TPU是一款專為機器學習設計的定製ASIC，通過高效矩陣運算和優化內存架構，顯著提升AI模型的訓練與推理性能，是現代AI計算核心之一。