[谷歌] 谷歌憋了十年的大招,让英伟达好日子到头了?
要说上个月谁是科技巨头里最大的赢家，世超提名谷歌应该没人有意见吧？
靠着性能炸裂的 Gemini 3，短短半个月，股价蹭蹭涨不说，还在竞技场内拳打 OpenAI，竞技场外脚踢英伟达。
回撤一点，问题不大
至于卖铲子的老黄怎么也跟着躺枪，原因很简单，谷歌表示，Gemini 3 Pro 是在自研 TPU（Tensor Processing Unit）上训练的，至少在字面上，是没提英伟达一个字儿。
紧跟着，媒体和吃瓜群众开始纷纷猜测，说什么谷歌这回，可能真要终结 CUDA 护城河了。
那么问题来了，看似让英伟达好日子到头的 TPU，到底是个啥？
从名字上也能看得出，它其实是一类芯片，和 GPU 是近亲，只不过做成了 AI 特供版。
虽然 TPU 最近才引起大伙儿的注意，但这是一个从 2015 年延续到现在的老项目。
第一代 TPU 长这样
那时候谷歌正经历技术转型的阵痛，想把传统的搜推算法全换成深度学习。结果他们发现，这 GPU 不止不够用，还巨耗电，根本用不起。
GPU 的问题，在于它太想全能了。为了什么都能干，不得不搞了一套硬盘、内存、显存、核心，层层叠叠的复杂架构。
这带来一个大麻烦，在芯片的世界里，搬运数据的成本，远比计算本身高得多。数据从显存跑到核心，物理距离可能只有几厘米，电子却要翻山越岭。
GPU 工作方式
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虽然 TPU 最近才引起大伙儿的注意，但这是一个从 2015 年延续到现在的老项目。
第一代 TPU 长这样
那时候谷歌正经历技术转型的阵痛，想把传统的搜推算法全换成深度学习。结果他们发现，这 GPU 不止不够用，还巨耗电，根本用不起。
GPU 的问题，在于它太想全能了。为了什么都能干，不得不搞了一套硬盘、内存、显存、核心，层层叠叠的复杂架构。
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