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Google 发布第八代 TPU:拆分训练与推理芯片

Google 发布了第八代 TPU

原文
推荐理由

做算力规划或关注 AI 基础设施的同学必看,TPU 拆分训练/推理是架构级变化,直接影响大模型训练与推理的成本和性能,建议跟进后续实测数据。

Google 发布了第八代 TPU

最核心的变化:以前一颗芯片什么活都干,这次拆成了两颗,各管一头。

  • TPU 8t — 专门用来训练模型 - TPU 8i — 专门用来推理,跑模型

为什么要拆? 因为这两件事要的东西已经彻底不一样了:

训练要的是"能一次吞下海量数据",慢一点无所谓;

而跑模型要的是"反应快"——你问一句它得立刻答上来。

现在 AI 进入了Agent时代(AI 自己一步步干活、反复思考),一个任务要来回想很多轮,每轮慢一点点,加起来用户就等不了了。

TPU 8t(训练):定位为:万亿参数级大模型预训练, 一组 9600 颗芯片,121 exaflops 算力、2 PB 共享内存, 峰值性能是上一代的 3 倍

TPU 8i(推理): 后训练 + 实时推理,通信密集任务延迟最多少一半

更进一步:量化金融体系

看懂新闻只是起点——沿量化金融路径,把它变成能交付的工程能力

进入量化体系 →

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