[谷歌] 谷歌憋了拾年的大招,讓英偉達好日子到頭了?
要說上個月誰是科技巨頭裡最大的贏家，世超提名谷歌應該沒人有意見吧？
靠著性能炸裂的 Gemini 3，短短半個月，股價蹭蹭漲不說，還在競技場內拳打 OpenAI，競技場外腳踢英偉達。
回撤壹點，問題不大
至於賣鏟子的老黃怎麼也跟著躺槍，原因很簡單，谷歌表示，Gemini 3 Pro 是在自研 TPU（Tensor Processing Unit）上訓練的，至少在字面上，是沒提英偉達壹個字兒。
緊跟著，媒體和吃瓜群眾開始紛紛猜測，說什麼谷歌這回，可能真要終結 CUDA 護城河了。
那麼問題來了，看似讓英偉達好日子到頭的 TPU，到底是個啥？
從名字上也能看得出，它其實是壹類芯片，和 GPU 是近親，只不過做成了 AI 特供版。
雖然 TPU 最近才引起大伙兒的注意，但這是壹個從 2015 年延續到現在的老項目。
第壹代 TPU 長這樣
那時候谷歌正經歷技術轉型的陣痛，想把傳統的搜推算法全換成深度學習。結果他們發現，這 GPU 不止不夠用，還巨耗電，根本用不起。
GPU 的問題，在於它太想全能了。為了什麼都能幹，不得不搞了壹套硬盤、內存、顯存、核心，層層疊疊的復雜架構。
這帶來壹個大麻煩，在芯片的世界裡，搬運數據的成本，遠比計算本身高得多。數據從顯存跑到核心，物理距離可能只有幾厘米，電子卻要翻山越嶺。
GPU 工作方式
[物價飛漲的時候 這樣省錢購物很爽]
這條新聞還沒有人評論喔，等著您的高見呢
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雖然 TPU 最近才引起大伙兒的注意，但這是壹個從 2015 年延續到現在的老項目。
第壹代 TPU 長這樣
那時候谷歌正經歷技術轉型的陣痛，想把傳統的搜推算法全換成深度學習。結果他們發現，這 GPU 不止不夠用，還巨耗電，根本用不起。
GPU 的問題，在於它太想全能了。為了什麼都能幹，不得不搞了壹套硬盤、內存、顯存、核心，層層疊疊的復雜架構。
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