Tensor
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Google 的 TPU（Tensor Processing Unit）——也就是 Google 自研 AI 加速晶片——其「設計／合作公司 & 製造／生產廠商」的結構／分工情況。簡言之：Google 主導設計，但晶片的實體設計落實與量產，則由幾家公司／晶圓代工廠共同完成。
🧠 誰設計／擁有架
這篇文章深入比較了 GPU和 TPU在 AI 訓練中的核心差異、架構、生態系統及適用場景。GPU 以其通用性和靈活性見長，是多數 AI 研究者的首選；而 TPU 則由 Google 量身打造，專精於大規模矩陣運算，在大規模深度學習訓練中展現出效能與成本效益。
深入剖析 NVIDIA AI 霸主地位的核心競爭力，探討其「三頭龍」策略（GPU 硬體、CUDA 軟體、全棧解決方案）如何締造正向循環生態。同時，詳細解析 NVIDIA「一年一更新」的硬體平臺計畫，涵蓋 Hopper、Blackwell 及 Rubin 架構的演進，以及對未來 AI 發展的影響。
TPU v7 (代號：Ironwood) 是 Google 目前最新的，也是在內部及 Google Cloud 上推出的版本。
在 TPU 的產品演進中，Google 已經推出了幾代版本，其中：
TPU v6 (代號：Trillium)：這是 Google 在 2024 年推出的第六代 TPU，
本文深入探討TPU在超大規模語言模型LLM訓練中的可行性，打破其僅限於Google內部使用的迷思。從Google自家的Gemini、PaLM系列，到外部領先的AI公司如Anthropic、xAI、Apple和Cohere，眾多知名LLM均選擇TPU作為訓練平臺。
本文深入比較了 Google TPU v5p 和 NVIDIA H100 在訓練超大規模語言模型 (LLM) 方面的優劣勢，涵蓋設計哲學、核心架構、互連方式、訓練吞吐量、軟體生態、靈活性、成本效益及部署考量。文章最後根據具體應用場景，提供了 TPU v5p 和 H100 的選擇建議。
深入瞭解 Google TPU v5 系列的重大創新，重點解析 v5e（經濟/推論）與 v5p（效能/訓練）的產品線分化。文章詳細比較兩款晶片的規格、性能、定價與應用場景，並探討其對 AI 訓練與推論市場帶來的革命性影響，同時預覽下一代 Trillium (v6) 的發展趨勢。
從 TPU v2 到 v4，Google 的 Tensor Processing Unit（TPU）在效能、能效比和系統互連規模上不斷突破。本文深入剖析三代 TPU 的核心差異，包括散熱技術、單晶片效能、互連架構與 Pod 規模，並探討其在機器學習領域的進化趨勢，為讀者提供全面的技術視角。
深入解析 GPU (圖形處理器) 與 TPU (張量處理器) 在 AI 訓練中的核心差異、架構優勢、生態系與開發門檻，並提供實用的選擇指南，助您根據不同需求做出最佳決策。
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張量積是組合 Qubit 的物理法則。N 個 Qubit 的狀態空間呈指數級爆炸，能同時儲存所有組合資訊。這創造了巨大的並行計算資源庫，允許量子電腦在單次操作中探索 2^N 個解空間，超越古典計算的數學基礎。
