Google 的 TPU（張量處理器）是專為機器學習工作負載設計的客製化 ASIC（特殊應用積體電路）。相較於傳統的 GPU，TPU 在特定 AI 工作負載上能提供更高的效能和更低的功耗，從而解決了 GPU 在 AI 訓練與推論中面臨的功耗與成本問題。TPU 的設計目標是高效處理矩陣運算，這使得它在深度學習模型的訓練和推論方面表現出色。
TPU 的誕生源於 Google 內部對深度學習應用日益增長的需求。為了解決 GPU 在功耗和成本方面的限制，Google 於 2016 年推出了第一版 TPU。GPU 雖然具備數千個可執行平行運算的核心，適用於深度學習與科學計算，但隨著大語言模型的發展，對算力的需求日益提高，GPU 雖不斷推出功能更強大的晶片，但功耗也大幅增加，導致 AI 資料中心的用電需求直線上升。相較之下，TPU 在特定 AI 工作負載上能提供更高的效能和更低的功耗。Google 的 TPU 商業模式已從「服務內部需求」轉為「開放與相容外部生態」，更進一步直接對外販售 TPU。Google 的目標是讓其 AI TPU 的銷售額，達到輝達 AI 晶片營收的 10-15% 左右。
TPU 與 GPU 的主要差異在於設計目標和應用場景。TPU 專為深度學習而生，在特定任務上具有更高的效率。GPU 則更通用，適用於多種計算任務。隨著 AI 技術的不斷發展，TPU 和 GPU 都將持續演進，以滿足日益增長的算力需求。儘管 TPU 的崛起對 NVIDIA 造成了一定的壓力，但 GPU 在 AI 晶片市場的地位仍然穩固。未來，TPU 和 GPU 可能會形成互補關係，共同推動人工智慧技術的發展。
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