程序笔记
什么是 CPU、GPU 和 TPU？
它们都是用于计算任务的处理器芯片。可以把你的大脑想象成一台计算机，能够完成诸如阅读书籍或解决数学问题的任务。每一项活动都类似于一个计算任务。例如，当你用手机拍照、发送短信或打开应用程序时，你手机的大脑、处理器，就在完成这些计算任务。
这些缩写分别代表什么？
尽管 CPU、GPU 和 TPU 都是处理器，但它们的专业化程度逐步提高。CPU 是 Central Processing Unit（中央处理单元）的缩写。这些是通用芯片，可以处理各种不同的任务。类似于你的大脑，如果 CPU 并不擅长某项任务，可能需要更长的时间来完成。
接着是 GPU，即 Graphics Processing Unit（图形处理单元）。GPU 已经成为加速计算任务的主力，从图形渲染到 AI 工作负载。它们属于一种 ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，应用专用集成电路）。集成电路通常由硅制成，因此你可能听到人们将芯片称为“硅片”——它们其实是同一种东西（是的，“硅谷”这个名字就来源于此！）。简单来说，ASIC 是为特定用途设计的。
而 TPU，即 Tensor Processing Unit（张量处理单元），是 Google 自己设计的 ASIC。我们从零开始设计 TPU，使其专注于运行基于 AI 的计算任务，比 CPU 和 GPU 更加专业化。TPU 已成为 Google 一些最受欢迎的 AI 服务的核心，包括搜索、YouTube 和 DeepMind 的大型语言模型。
明白了，所以这些芯片让我们的设备能够正常工作。CPU、GPU 和 TPU 分别在哪里可以找到？
CPU 和 GPU 存在于你每天可能使用的非常熟悉的设备中：几乎每部智能手机都有 CPU，它们也出现在笔记本电脑等个人计算设备中。GPU 则常见于高端游戏系统或某些台式设备中。TPU 只存在于 Google 的数据中心中：这些数据中心是类似仓库的建筑，里面有一排排的 TPU，它们全天候运行，以支持 Google 和我们的云客户的 AI 服务在全球范围内运转。
为什么创建 TPU
CPU 诞生于 1950 年代末，GPU 则在 1990 年代末出现。而在 Google，我们大约在 10 年前开始考虑 TPU。当时，我们的语音识别服务质量显著提升，我们意识到，如果每位用户每天“对 Google 说话”3 分钟，我们需要将数据中心的计算机数量翻倍。我们知道需要一种比当时市面上现成硬件更高效的解决方案——并且每块芯片需要提供更多的处理能力。所以，我们决定自己设计！
这里的 “T” 代表 Tensor，对吧？为什么？
没错——“Tensor”（张量）是用于机器学习的数据结构的通用名称。简单来说，在底层，有大量数学运算在支持 AI 任务的实现。在我们最新的 TPU——Trillium 中，我们提高了计算能力：与上一代 TPU v5e 相比，Trillium 每块芯片的峰值计算性能提升了 4.7 倍。
这具体意味着什么？这基本上意味着 Trillium 能以比上一代快 4.7 倍的速度完成复杂数学计算。不仅速度更快，它还能处理更大、更复杂的工作负载。
Trillium 的另一个优点是，它是我们迄今为止最可持续的 TPU，它比上一代 TPU 的能效提高了 67%。随着对 AI 的需求持续飙升，行业需要以可持续的方式扩大基础设施规模。Trillium 能以更少的能耗完成相同的工作。
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