谷歌 （Google） （GOOG-US） 週二 （8 日） 在 I/O 開發大會上宣布了第三代 AI 晶片 Tensor Processing Units （TPUs）。
另外，與前一代一樣，TPU 3.0 也可以讓第三方開發者透過谷歌的公共雲服務取得，這有助谷歌與亞馬遜和微軟競爭。微軟本週也在 Build 大會上宣布了開發商可在 Azure 雲端取得特殊晶片。
谷歌搶 TPU 3.0 強大的運算能力，「現在每一個 pod 都比過去版本強大 8 倍，超過 100 petaflops。」目前容納 16 個 Nvidia 最新 GPU 的盒子只提供 2 petaflops 運算能力。
該晶片首次使用了液冷散熱，這通常是用在高效能運算晶片上的功能，或者是一些大眾 PC 性能取向的晶片才會使用。
去年推出的 TPU 已經表現良好，最近幾個月的測試結果顯示，第二代 TPU 在某些情況下確實可以取代現有的 GPU，但 TPU 還是有部分侷限，例如缺乏 Facebook 支援的 PyTorch AI 軟體架構。PyTorch 開放來源社區一直在努力改變這點。
谷歌 TPU 的演進 
谷歌 TPU 的演進 （TPUv2 Pod 今年稍晚將開放，而 TPUv3 Pod 今日亮相）
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另外，與前一代一樣，TPU 3.0 也可以讓第三方開發者透過谷歌的公共雲服務取得，這有助谷歌與亞馬遜和微軟競爭。微軟本週也在 Build 大會上宣布了開發商可在 Azure 雲端取得特殊晶片。
谷歌搶 TPU 3.0 強大的運算能力，「現在每一個 pod 都比過去版本強大 8 倍，超過 100 petaflops。」目前容納 16 個 Nvidia 最新 GPU 的盒子只提供 2 petaflops 運算能力。
該晶片首次使用了液冷散熱，這通常是用在高效能運算晶片上的功能，或者是一些大眾 PC 性能取向的晶片才會使用。
去年推出的 TPU 已經表現良好，最近幾個月的測試結果顯示，第二代 TPU 在某些情況下確實可以取代現有的 GPU，但 TPU 還是有部分侷限，例如缺乏 Facebook 支援的 PyTorch AI 軟體架構。PyTorch 開放來源社區一直在努力改變這點。
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