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Google的TPU采用脉动阵列架构，NVIDIA的Tensor Core在GPU的SM内嵌入专用矩阵运算单元，支持从FP64到FP4的多种精度格式
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8/4/2026
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VerifiedTPU是Google专为神经网络矩阵运算设计的专用芯片，相较通用GPU在大规模矩阵乘法时具有更高能效比80% similarUnverifiedGoogle的TPU v4 Pod将4096个TPU芯片通过高速互联组成一个逻辑上统一的计算资源池76% similarUnverified谷歌自 2016 年推出 TPU v1，已迭代至 TPU v5p，采用脉动阵列架构，在特定负载下比同代 NVIDIA GPU 具备更高能效比75% similarUnverifiedTensor G4的TPU模块源自谷歌数据中心同名芯片的移动端衍生版本，与云端AI训练基础设施共享部分指令集设计理念73% similarUnverified谷歌的 TPU 是专为机器学习工作负载设计的定制化 ASIC 芯片，与通用 GPU 相比在矩阵运算吞吐量和能效比上具有优势72% similar
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