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一個TPU v4 pod就能達到1 exaflop級的算力，實現每秒10的18次方浮點運算。

缺席一年后的谷歌I/O大會，真的不負眾望。

除了讓谷歌AI掌門人Jeff Dean都直呼“魔鏡”的Starline的3D視頻通話技術，第四代TPU也是備受矚目。

谷歌介紹，TPU v4將主要以pod形式應用，一個pod由4096個TPU v4單芯片組成，可以達到1 exaflop級的算力，這相當于1000萬臺筆記本電腦之和。

與上一代TPU v3相比，在64個芯片的規模下，TPU v4的性能平均提升了2.7倍。

除此之外，TPU v4 pod的性能較TPU v3 pod提升了10倍。將主要以無碳能源運行，不僅計算更快，而且更加節能。

谷歌CEO桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）透露，TPU v4 pod將會應用在谷歌的數據中心，并在今年內向谷歌云用戶提供服務。

兩分鐘跑完BERT訓練

雖然剛剛才正式發布，但早在一年前，谷歌就提前透露了TPU v4的性能。

在去年7月發布的人工智能權威“跑分”MLPerf訓練v0.7榜單中，我們可以看到TPU v4與各家芯片的性能對比。

在MLPerf訓練測試中，其基準包括圖像分類、翻譯、推薦系統和圍棋等8個機器學習任務中，最終結果是這8項任務的訓練時間，速度越快則性能越強。

具體的8項任務內容如下：

具體訓練模型為：ResNet-50、SSD、Mask R-CNN、BERT、NMT、Transformer、DLRM和Mini Go。

TPU v4的表現情況如下，每個系統都以TPU v4加速器的數量來區分，分別為8、64、256.

從對比中可以看到：

在ResNet訓練中，256塊TPU v4將時長縮短到1.82分鐘；

但是Nvidia A100A100-SXM4-40GB想要達到這一水平，至少需要768塊加速。

在BERT的訓練中，256塊TPU v4也將時長縮短到1.82分鐘；

同樣256塊Nvidia A100-SXM4-40GB，僅能把訓練時長縮短到3.36分鐘。

并且從公布的數據來看，4096塊第三代TPU組成的TPU v3 pod就可以將BERT訓練壓縮到只有23秒！

關于TPU

簡單來說，TPU就是谷歌開發的一種可以加速機器學習的芯片。

不同于GPU，TPU是一種ASIC芯片，即應用型專用集成電路（Application-Specific Integrated Circuit），是一種專為某種特定應用需求而定制的芯片。

為什么要研發TPU呢？

其實是因為谷歌自身的許多產品和服務，比如谷歌圖像搜索、谷歌翻譯，都需要運用深度學習神經網絡。

這就對算力有了更高的需求，一般的GPU、CPU很難維持。

所以，TPU應運而生。

第一代TPU被應用到了大名鼎鼎的AlphaGo上，在2015年和李世英對戰時，就是部署了48個TPU。

到了第二代TPU，它被引入了Google Cloud，應用在谷歌計算引擎（Google Compute Engine ，簡稱GCE）中，也稱為Cloud TPU。

配置了TPU v2的AlphaGo，僅用了4塊TPUv2，便擊敗當時的世界圍棋冠軍柯潔。

2018年，谷歌發布第三代TPU，性能提升到第二代的2倍。

每個Pod的性能提高了8倍，且每個pod最多可含1024個芯片。

而第四代TPU，直到2021年才正式和大家見面。