第一財經
2025-04-11 
谷歌推出“最強”TPU芯片，非GPU陣營活躍起來了
當地時間4月9日，谷歌發布第七代TPU（Tensor Processing Unit，張量處理器），并稱該芯片是谷歌目前功能最強大的TPU，且是谷歌首款面向AI推理時代的TPU。這款芯片名為“Ironwood”，單芯片峰值算力可達4614 TFLOPs。
谷歌這款新芯片的特點還包括節能。相比通用的GPU（圖形處理器），TPU等ASIC（專用集成電路）的特點就包括較低功耗。除了TPU，還有其他芯片希望憑借較低功耗等特點搶占AI芯片市場，非GPU陣營頗為活躍。
谷歌TPU迭代
谷歌在“Google Cloud Next 25”大會上推出了第七代TPU?！八鼘榇笠幠Ｋ伎?、推理AI模型設計，是谷歌迄今為止最節能的TPU?！惫雀璞硎?。Ironwood可擴展至9216片芯片集群，性能是第六代TPU Trillium的2倍，能效則比2018年谷歌第一款Cloud TPU高出近30倍。
這款新TPU在內存帶寬等方面有所改善，加快了數據訪問速度。每顆Ironwood芯片的HBM（高帶寬內存）容量為192GB，是Trillium的2倍。HBM帶寬也有所提升，單顆Ironwood芯片的內存帶寬達7.2Tbps，是Trillium的4.5倍。Ironwood芯片間互聯（ICI）帶寬則為1.2Tbps，是Trillium的1.5倍。
谷歌的TPU用于公司內部工作負載，不對外出售芯片，但谷歌自研的TPU部署量已經不小。據市場研究機構TechInsights數據，谷歌早在2023年就成為全球第三大數據中心處理器設計公司，位列CPU霸主英特爾和GPU霸主英偉達之后。
依托于自研芯片，谷歌在當地時間周三重申了今年的資本支出計劃。谷歌計劃今年斥資約750億美元建設數據中心，押注生成式AI，這筆投資將用于構建改善谷歌核心資產所需的芯片和服務器，并支持Gemini等AI服務的開發。
一般來說，ASIC芯片的通用性比GPU弱，但適用于高效執行特定范圍的功能，能耗和成本可以做到更低，業界分析人士認為這類芯片適合用于AI推理。
隨著AI應用逐漸鋪開，推理所需的AI芯片需求也有望增加。作為數據中心供應鏈上的廠商，鎧俠株式會社首席技術執行官柳茂知告訴記者，市面上出現各種AI服務器，此前以訓練型、學習型服務器為主，近段時間受DeepSeek等AI模型推動，出現越來越多推理型服務器。
除了谷歌TPU，其他云廠商也在自研這類能耗較低的ASIC芯片，例如亞馬遜旗下有Trainium系列芯片，Meta有專為AI訓練和推理設計的MTIA，微軟有Azure Maia。
非GPU陣營活躍起來
除了ASIC芯片，其他新架構芯片也在迎合AI服務的靈活、低功耗需求，試圖在AI時代分一杯羹。
采用RISC-V指令集架構的芯片也具備較低功耗的特點，且該指令集開源，目前RISC-V廠商也瞄準了AI服務的需求。3月，阿里達摩院的玄鐵最高性能處理器C930開啟交付，面向服務器級別高性能應用場景。這是一款CPU芯片，核內AI算力相比前代有所提升，采用RISC-V精簡指令集，而非x86、ARM這兩種目前被廣泛使用的指令集。同月，睿思芯科也推出一款高性能RISC-V服務器芯片，面向智算場景。
“AI推理產生的算力需求將指數級增長，近期各行各業本地化部署DeepSeek，產生巨大的算力需求，導致很多智算中心算力供不應求，RISC-V芯片能憑借低功耗和靈活定制的優勢改變這個現狀?！?在近日中科創星發起的好望角科學沙龍上，中國科學院計算技術研究所副所長、研究員包云崗表示。
芯片廠商奇異摩爾相關負責人告訴記者，RISC-V架構具有開放性和可定制性，其開源和模塊化特性允許開發者根據特定AI應用的需求定制指令集，從而優化性能和功耗。AI推理產生算力需求，使RISC-V在AI領域變得更加重要。
作為一種年輕的指令集架構，加州大學伯克利分校的研究團隊2010年才首次發布RISC-V。另外兩種主流指令集x86和ARM都較為封閉，x86基本不對外授權，企業要使用ARM架構需向其所屬公司支付授權使用費，RISC-V的路徑則是開源免費。但相比x86和ARM生態的成熟，RISC-V生態仍在完善過程中。此前RISC-V多應用于物聯網領域，目前則在探索應用于高性能計算，例如用于AI服務。
包云崗表示，國內香山高性能處理器核IP、玄鐵C930服務器芯片等推出，驗證了RISC-V在高性能計算領域的可行性。市場研究機構Omdia預計，AI將對該架構芯片擴大應用有所助力，2030年基于RISC-V的AI處理器出貨量將超過5億顆。
RISC-V的研究熱度也有所升溫。近日東壁科技發布的相關報告顯示，RISC-V領域研究自2019年起進入快速增長期，2022年進一步升溫，目前該領域的研究進入穩定增長階段。RISC-V領域的研究熱點就包括人工智能與機器學習、物聯網與邊緣計算、拓展高性能計算應用等。國內學者發布的RISC-V相關論文數已超300篇。
不過，包云崗也指出，RISC-V在應用中還需攻克“三座大山”，分別是工具鏈短板、標桿案例缺失和人才缺口，尤其是人才缺口。目前該領域從芯片設計、驗證、解決方案、技術支持等各個層次的人才均不足。
（文章來源：第一財經）
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