在不久前举行的谷歌I/O 2018开发者大会上，TPU3.0正式亮相。根据官方介绍，TPU3.0的计算能力最高可达100PFlops，是TPU2.0的8倍多。TPU的英文全名是Tensor Processor Unit，它是谷歌自主研发的针对深度学习加速的专用人工智能芯片。TPU是专为谷歌深度学习框架TensorFlow设计的人工智能芯片。著名的AlphaGo使用的就是TPU2.0芯片。
谷歌TPU3.0芯片
（图片来源：https://techcrunch.com/2018/05/08/google-announces-a-new-generation-for-its-tpu-machine-learning-hardware/）
目前大多数人工智能企业青睐于GPU芯片，而TPU相对于GPU而言，采用8位低精度计算节省晶体管，对精度影响很小但是却可以大幅节约功耗。尤其是当大面积集成系统时，TPU不仅性能更强，功耗也会大幅低于GPU集成系统。由于芯片能力非常强大，谷歌使用了液冷散热技术，可以帮助TPU更好的为数据中心服务。
谷歌TPU架构
（图片来源：http://www.electronicdesign.com/industrial/cpus-gpus-and-now-ai-chips）
除了强大的性能外，谷歌在生态系统的建设上做了大量的工作。在TPU1.0和2.0的初期，谷歌并没有大规模推进其商业化，而是围绕生态做文章。这就意味着要投入巨额的成本，而且冒着极大的市场风险。当然，背后的潜在市场也是巨大的。在人工智能市场竞争激烈的形势下，吸引到更多的开发者到谷歌的生态系统中，将会比对手有更强的竞争优势。
TPU计算集群
（图片来源：https://www.nextplatform.com/2017/05/17/first-depth-look-googles-new-second-generation-tpu/）
目前谷歌正快速扩张自己的云计算业务，TPU也依托于云平台运行。通过更低的售价让人工智能开发企业抛弃GPU，转投成本更低的TPU服务，是谷歌目前正在大力发展的业务。如果TPU无法获得巨大的市场份额从而降低单颗TPU的成本，那么谷歌将很难在人工智能市场盈利。不过，TPU强劲的计算性能和集群计算阵列可以让人工智能开发企业更快的开展业务。TPU的强大，让谷歌在人工智能芯片领域已称霸一方。
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