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从GPU到TPU：AI算力提升的核心技术演进史
发布日期:
2025-05-15 17:07:50
本文链接
https://www.idcsp.com//help/2760.html
本文关键词
以下是AI算力提升的核心技术演进史，从GPU到TPU的发展历程：
GPU阶段
起源与初步应用：GPU（图形处理单元）最初专为图形渲染设计，采用大规模并行架构，可将复杂图形处理任务拆解为大量可并行的子任务，以此实现高效运算。1999年，英伟达推出首款GPU——GeForce 256，开启了GPU的应用篇章。
通用计算的拓展：2006年，CUDA框架诞生，标志着GPU正式迈向通用计算时代。此后，GPU逐渐从专用图形处理器向通用计算加速器转变，因其并行计算架构，在算力领域广泛用于加速复杂计算任务，如科学计算、AI训练、自动驾驶等新兴领域。
架构升级与性能提升：从早期的350nm工艺发展到如今的4nm工艺，GPU的功能和性能不断拓展和提升。以英伟达为例，其Tesla GPU的算力发展经历了十多年的变迁，早期的Fermi架构只有512个CUDA core，而2020年发布的A100已经有6912个CUDA core，在这十几年间，物理算力发展了十倍，同时还增加了像Tensor Core这样具有创新性的硬件加速单元，专门用于矩阵乘法加速，促进了AI的运行计算。
TPU阶段
谷歌TPU的诞生：2016年，谷歌推出专为AI优化的TPU芯片，算力提升数十倍，点燃了全球AI芯片竞赛。第一代TPU专为推理设计，峰值算力92 TFLOPS（FP16），用于AlphaGo等早期AI应用。
架构优化与性能飞跃：
第三代TPU（2018年）：支持训练，算力100 TFLOPS（FP32），首次引入分布式训练框架。
第六代TPU（2021年）：算力1 PFLOPS（FP32），内存带宽3 TB/s，支持3D堆叠封装和液冷技术，用于训练千亿参数模型。
第七代TPU（2023年）：单芯片算力达到1 exaFLOP（FP8精度），内存带宽12 TB/s，是第六代的4倍，芯片间通信带宽每秒10 TB/s，通过硅光子技术实现。其矩阵计算单元（MXM）采用“脉动阵列”设计，计算密度提升，数据复用优化，还新增了混合精度支持。
能效优化：第七代TPU的每瓦性能是第六代Trillium的两倍，整体能效接近2018年首款TPU的30倍。
未来展望
架构融合与创新：未来，异构计算架构将从“CPU+GPU”基础组合向“CPU+GPU+FPGA+ASIC”多元拓扑演进，通过动态资源调度算法实现不同计算单元的任务适配，使图像渲染、矩阵运算等场景的能效比提升40%以上。
新技术探索：中国在政策扶持下，AI芯片快速崛起，选择“两条腿走路”，一方面通过国家大基金注资扶持产业链企业；另一方面，华为、寒武纪等公司绕过传统架构，探索存算一体、光子芯片等新技术路线。
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