Google今天分享了有关其TPU芯片的新版本的早期细节，据介绍，该芯片用于运行人工智能工作负载，其性能是前一代的两倍以上。

　　Google的TPU（即Tensor处理器单元）是专门针对AI设计的专用集成电路。搜索巨头今天详细介绍的新的TPU模型是该芯片的第四次迭代。通过Google Cloud Platform，企业可以使用第三次和第二次迭代，这两者也展示了出色的性能。

　　谷歌表示，其第四代TPU的平均性能比其第三代TPU高出2.7倍。这家搜索巨头通过在最近的MLPerf行业竞赛中衡量他们训练五个流行的AI模型的速度来比较这些芯片。第四代TPU在运行Mask R-CNN模型时获得了最强的效果，Mask R-CNN模型是用于自动驾驶等用例的图像分割AI，其训练速度比Google的早期芯片快3.7倍。

　　Google指出，他们在本次MLPerf训练回合中使用的超级计算机是Cloud TPU v3 Pod的四倍，后者在之前的比赛中创造了三项记录。该系统包括4096个TPU v3芯片和数百个CPU主机，所有这些都通过超快速，超大规模的定制互连进行连接。该系统总共可提供430多个PFLOP峰值性能。

　　性能的提高是设计重大变化的结果。谷歌工程师Naveen Kumar在博客中详细介绍了该公司已大大提高了TPU的内存带宽，即芯片从内存中获取数据进行处理的速度，并提高了其执行专门计算的能力。

　　“Google的第四代TPU ASIC提供了TPU v3的矩阵乘法TFLOP的两倍以上性能，” Kumar在帖子中详细介绍。矩阵乘法是AI模型用来处理数据的一种数学运算，而TFLOP是每秒一万亿个浮点运算。相比之下，与新芯片进行比较的第三代TPU v3 每秒可管理420万亿次操作。

　　Kumar写道，客户可以很快获得有关新TPU的更多信息。鉴于该平台上已有两个上一代TPU可供租用，该芯片很有可能最终登陆Google Cloud。但是，客户可能需要等待一会儿：ExtremeTech 报告说，第四代TPU在MLPerf竞赛期间被列为研究类别，这意味着它将在至少六个月内无法商用。

　　新芯片的速度提升尤其引人注目，因为其性能优于第三代的芯片在同一比赛中打破了多项记录。谷歌使用了4,090个第三代TPU来构建其所谓的世界上最快的AI培训超级计算机。该系统为MLPerf八个基准中的六个基准创造了新记录，并在30秒内训练了四个测试模型。