大白话讲解谷歌TPU VS GPU #### 1. TPU 诞生的真正原因（2013-2015） - Google 谷歌发现：如果每个安卓用户每天用语音搜索 3 分钟，现有 CPU/GPU 算力要让全球数据中心翻倍。 - 结论：必须自研 ASIC 专门跑矩阵运算（神经网络推理），否则 AI 成功会把自己“撑死”。 - 从立项到量产仅 15 个月，2015 年就已经在 Google 搜索、地图、照

#Google TPU #NVIDIA GPU #AI芯片 #推理性价比优势 #Google Cloud

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向阳乔木

1小时前

AI在重新定义芯片该长什么样。芯片也在决定AI能走多远。有三个趋势： 1. 从通用走向专用。以前大家都用通用GPU跑AI。但现在会发现，针对大模型推理、训练、端侧部署。芯片的设计逻辑完全不一样。未来3-5年，我觉得会出现更多专用AI芯片。比如说，训练芯片要堆算力，推理芯片要省功耗，端侧芯片要低延迟。英伟达现在也在分化产品线，H系列做训练，L系列做推理。国内像壁

范凯谈AI

20小时前

我这两天仔细研究了一下Google的TPU，简单写一下我的初步结论： 1. Google TPU在特定的场景下，例如超大规模模型训练(万卡)和推理上，能效比超过了同等算力的英伟达GPU，能效比应该至少提升30%，也有说更高的。为啥TPU强？除了TPU是更有针对性的ASIC之外，TPU为大规模并行计算做了硬件的优化(光互联)和软件的优化(JAX/XLA)，从理论上就优于更加考虑通用性和兼容性

凡人小北

21小时前

本来大家都以为 AI 的剧本已经写死了：模型看 OpenAI，芯片看英伟达。结果 Gemini 3 一出，剧情突然就反转了。 Google 除了大秀模型，还把真正的杀招摊开摆在桌上，TPU 不止在云里跑，现在要进 Meta 的机房。市场瞬间整明白了：Google 想建立的一条完整的谷歌链开始成型了。听懂的也包括Nvidia，谷歌刚给 Anthropic 扔了 100 万片 TPU

Echo Zhou

2天前

300 美元白拿！5 分钟解锁 Google Gemini 3 & Nano Banana Pro 零成本、零风险、全流程亲测可用。很多人不知道： Google Cloud 给新用户送 $300 免费额度，Gemini 3、Nano Banana Pro 都能直接跑。唯一门槛：验证信用卡（不扣钱、不预授权）。下面是最干的操作指南： 🔧准备工具（只要三样） Google 账号 Vi

TraderS | 缺德道人

3天前

昨天有点忙没顾上，今天再来详解一下英伟达开放禁售传闻把。大家肯定还记得前几天黄仁勋说：“如果我们季度业绩不佳，那就证明人工智能存在泡沫。如果我们季度业绩出色，那就是在助长人工智能泡沫。如果我们季度业绩不佳，哪怕只是差一点点，哪怕只是看起来有点问题，整个世界都会崩溃。” 这句话本身就是英伟达现状的写照：英伟达已经被市场捧到了“无限预期”的位置，任何不及预期的财报都会被解读为 AI 泡沫见顶。换句话