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日期: 2025-12-06 | 來源: 差評XPIN | 有0人參與評論 | 專欄: 谷歌 | 字體: 小 中 大
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
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