芝能智芯出品

在剛剛結(jié)束的 SC24 大會上，谷歌正式展示了其最新的 TPU v6e Trillium AI 加速器。這款產(chǎn)品在架構(gòu)、性能和數(shù)據(jù)中心部署等方面進(jìn)行了全面升級，是谷歌云服務(wù)為滿足人工智能（AI）需求推出的重要里程碑。

通過提升算力、內(nèi)存帶寬和互聯(lián)性能，TPU v6e 為復(fù)雜的 AI 工作負(fù)載（如 Transformer、圖像生成和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）提供了更高的性能與性價比。

本篇文章將從芯片性能和架構(gòu)細(xì)節(jié)兩方面展開分析，并展望其未來潛力。

Part 1

谷歌 TPU v6e：性能大幅躍升的秘密

在芯片領(lǐng)域，性能和成本效益的平衡一直是決定產(chǎn)品競爭力的關(guān)鍵指標(biāo)。

從谷歌本次展示的 TPU v6e 看，這一代產(chǎn)品不僅在規(guī)格參數(shù)上全面超越前代 v5e，還通過精準(zhǔn)的系統(tǒng)優(yōu)化實現(xiàn)了更高的實際應(yīng)用效率，主要體現(xiàn)在性能的跨越式提升、內(nèi)存架構(gòu)的升級、互聯(lián)帶寬的突破和專用 SparseCore 支持。

TPU v6e 的算力表現(xiàn)非常優(yōu)秀， bfloat16 和 INT8 格式的峰值計算能力分別提升至 918 TFLOPs 和 1836 TOPs，相較上一代提升了約 4.6 倍，算力提升對于大規(guī)模模型的訓(xùn)練與推理而言至關(guān)重要，特別是在生成式 AI 和實時推理應(yīng)用中，性能瓶頸顯著緩解。

每顆芯片的高帶寬內(nèi)存（HBM）容量從 16GB 增至 32GB，帶寬則從 819 GBps 提升到 1640 GBps。這不僅支持更大的模型參數(shù)，同時顯著降低數(shù)據(jù)交換延遲，為 AI 訓(xùn)練的穩(wěn)定性和效率提供保障。

TPU v6e 的芯片間互聯(lián)帶寬提升至 3584 Gbps，單個 TPU Pod 的總帶寬達(dá)到了驚人的 25.6 Tbps。這種高速互聯(lián)拓?fù)錁O大優(yōu)化了多芯片協(xié)作效率，對于需要大量分布式計算的 AI 模型具有顯著優(yōu)勢。

SparseCore 的加入是 TPU v6e 的另一大亮點，它可以更高效地處理稀疏矩陣運(yùn)算。這對于當(dāng)前 AI 模型中的稀疏性優(yōu)化是關(guān)鍵，特別是在大語言模型（LLM）訓(xùn)練和稀疏網(wǎng)絡(luò)中，性能優(yōu)勢顯而易見。

通過這些核心改進(jìn)，TPU v6e 不僅在性能參數(shù)上勝出，還提供了更好的單位成本表現(xiàn)。谷歌聲稱，盡管單個加速器價格有所上漲，但其整體運(yùn)行成本（TCO）相比 v5e 更低，為用戶帶來了更大的價值。

Part 2

TPU v6e Trillium 芯片：架構(gòu)解析與技術(shù)優(yōu)勢

要深入理解 TPU v6e 的強(qiáng)大性能，必須從其底層架構(gòu)入手分析。以下是其主要技術(shù)細(xì)節(jié)：

● TPU v6e 的每個芯片都包含一個 TensorCore，其內(nèi)部設(shè)計包括 4 個矩陣乘法單元（MXU）、一個向量單元和一個標(biāo)量單元。

這種模塊化設(shè)計保證了在大規(guī)模矩陣計算中的高效能，特別適合 Transformer 和 CNN 等以矩陣運(yùn)算為核心的任務(wù)。

● TPU v6e 采用 2D Torus（二維環(huán)形）拓?fù)洌�每個 Pod 包含 256 個芯片。在此基礎(chǔ)上，該系統(tǒng)顯著增加了芯片間的通信帶寬，同時將主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)接口從 2 個 100Gbps 升級為 4 個 200Gbps。這種設(shè)計不僅提升了系統(tǒng)的吞吐量，還優(yōu)化了分布式訓(xùn)練任務(wù)的擴(kuò)展性。

● 在 DRAM 支持方面，每個主機(jī)的容量從 512 GiB 增加到 1536 GiB，顯著提升了對大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的支持能力。特別是在推理任務(wù)中，其單主機(jī) 8 芯片（v6e-8）配置進(jìn)一步優(yōu)化，使得整個推理流程更加高效。

● TPU v6e 支持從單芯片到 256 芯片的多種配置，滿足從小規(guī)模模型測試到大規(guī)模分布式訓(xùn)練的需求。特別是在推理場景中，其 8 芯片（v6e-8）單機(jī)模式優(yōu)化了延遲和資源利用率，為實時應(yīng)用提供了更加靈活的選擇。

谷歌云 TPU v6e Trillium 的發(fā)布再次證明了定制化芯片在 AI 算力領(lǐng)域的巨大潛力。從參數(shù)提升到系統(tǒng)優(yōu)化，這一代產(chǎn)品不僅解決了性能瓶頸，還降低了用戶的整體成本（TCO），這對希望通過云服務(wù)快速部署 AI 能力的企業(yè)而言具有重要價值。

在 AI 加速器領(lǐng)域，谷歌面對 NVIDIA 等強(qiáng)勁對手的競爭壓力，通過持續(xù)迭代保持了市場的技術(shù)領(lǐng)先性。然而，隨著自研芯片的熱潮興起，各大云服務(wù)提供商紛紛推出專屬加速器，市場競爭將進(jìn)一步加劇。

在此背景下，谷歌的策略可能集中于進(jìn)一步優(yōu)化性能與成本平衡，同時推動 AI 技術(shù)的普及化應(yīng)用。

小結(jié)

TPU v6e 的成功與否，將取決于它在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)以及市場的接受度，從技術(shù)趨勢看，AI 算力的需求只會繼續(xù)攀升，這個領(lǐng)域芝能智芯會持續(xù)觀察。

       原文標(biāo)題 : SC24｜谷歌AI加速器：TPU v6e Trillium技術(shù)解析