谷歌发布第七代TPU“Ironwood” 专注于AI推理，带来每瓦性能翻倍提升
谷歌宣布，推出第七代TPU“Ironwood”，旨在提升人工智能（AI）应用程序的性能。谷歌表示，新款AI芯片专注于推理计算，即聊天机器人问答和其他AI输出所需的快速计算，谷歌花了10年时间及数十亿美元来开发TPU，暂时只提供给其内部工程师或者通过谷歌的云服务使用。
Google Cloud副总裁Amin Vahdat表示：“Ironwood是谷歌迄今为止功能最强大、性能最强、最节能的TPU，专为大规模支持思考和推理AI模型而设计。”
第七代TPU“Ironwood”的峰值算力为4614 TeraFLOPS（第六代TPU芯片“Trillium”的5倍），内存高达192GB（“Trillium”的6倍）；HBM带宽达到7.2 Tbps（“Trillium”的4.5倍）；每瓦峰值算力为29.3 TeraFLOPS（“Trillium”的2倍）；增强的芯片间互连 (ICI) 带宽，双向增至1.2 Tbps（“Trillium”的1.5倍）。此外，“Ironwood”还搭载了增强版专用核心SparseCore，用于处理“高级排序”和“推荐”任务中常见的数据类型，通过最小化芯片内数据移动和延迟来实现节能。
Google Cloud为客户提供了256芯片和9216芯片两种配置选择，后者的AI算力达到了42.5 ExaFLOPS。“Ironwood”芯片将作为Google AI超级计算机架构的核心组件，通过软硬件协同优化，将有力推动生成式AI向更复杂场景演进。
新闻来源 https://www.expreview.com/99197.html 纯推理才4.6T感觉不太行，5090都有3.3T还兼顾训练 谷歌总感觉疫情以来几年持续有点拉跨，什么屎都没吃上热乎的，全靠吃广告营收在撑着。
应该是三哥慢慢在侵蚀这个企业。 三哥 还是很厉害的 赫敏 发表于 2025-4-10 22:41
纯推理才4.6T感觉不太行，5090都有3.3T还兼顾训练
你这个单位少了个k，5090的int8算力是3352tops。不过tpu的tensor core支持的矩阵尺寸远大于NVDA的tensor core，具体优势体现在哪里？ Neo_Granzon 发表于 2025-4-12 16:26
你这个单位少了个k，5090的int8算力是3352tops。不过tpu的tensor core支持的矩阵尺寸远大于NVDA的tensor...
h100可是8k*8k的fp16输入，tpu有大很多？ 赫敏 发表于 2025-4-13 06:41
h100可是8k*8k的fp16输入，tpu有大很多？
CUDA的TensorCore支持16x16的矩阵乘加，TPU的TensorCore支持的是128x128或者256x256. Neo_Granzon 发表于 2025-4-12 20:23
CUDA的TensorCore支持16x16的矩阵乘加，TPU的TensorCore支持的是128x128或者256x256.
cuda只是说为了优化，矩阵的size在int8数据类型下要是16的整数倍，或者fp16数据类型下是8的整数倍，并没有大小的限制。实际上几个k维度的矩阵都可以算
要是超过16的矩阵都没法算这玩意没法用了 赫敏 发表于 2025-4-13 10:26
cuda只是说为了优化，矩阵的size在int8数据类型下要是16的整数倍，或者fp16数据类型下是8的整数倍，并没 ...
用TensorCore当然要针对性优化了，不然轻则效率暴降，重则直接跑在常规流处理器甚至CPU上面。
我想NV的GPU跟GOOGLE的TPU之间硬件设计差别如此之大，最后如果效果非常接近，很有意思。
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