TPU (张量处理器)

张量处理单元 (TPU) 是 Google 专门为机器学习 (ML) 和深度学习工作负载开发的一种定制硬件加速器。这些专用集成电路 (ASIC) 旨在显著加速张量和矩阵计算，而张量和矩阵计算是训练和运行神经网络的基础。TPU 经过专门设计，可为大规模机器学习任务提供高性能和高能效，使其成为现代人工智能基础设施中的关键组件。

TPU 的工作原理

TPU 旨在处理 AI 模型所需的大量计算。它们的架构针对神经网络中的核心数学运算（矩阵乘法）进行了高度优化。与通用处理器不同，TPU 专注于高吞吐量、低精度算术，这非常适合深度学习模型的性质。通过并行处理大量数据，它们可以显着减少模型训练和实时推理所需的时间。它们最常通过Google Cloud Platform访问，并与TensorFlow和PyTorch等ML框架紧密集成。

实际应用

TPU 在为当今一些要求最高的 AI 应用提供支持方面发挥着重要作用。

1. 训练大型语言模型 (LLM)： Google 使用大型 TPU 集群（称为 TPU Pod）来训练其最先进的基础模型，包括其搜索引擎和 Gemini 等对话式 AI 背后的模型。TPU Pod 具有大规模的并行计算能力，使它们能够在其他硬件上花费时间的一小部分内训练具有数万亿个参数的模型。
2. 为 Google 服务提供支持： TPU 用于众多 Google 产品的推理。 例如，在 Google 相册中，它们能够快速图像识别，以搜索人物、物体和场景。 同样，它们为 Google 翻译中的实时翻译提供支持，并用于 Google 助理中的语音识别。 众所周知，DeepMind 还使用 TPU 来训练 AlphaGo，这是击败世界顶级围棋棋手的人工智能。

TPU vs GPU vs CPU

虽然 TPU、GPU 和 CPU 都是处理器，但它们的设计用途截然不同。

• CPU（中央处理器）: 计算机的“大脑”，专为通用任务而设计。 CPU 擅长按顺序处理各种指令，这使其对于运行操作系统和标准软件至关重要，但对于 AI 中的大规模并行计算效率较低。
• GPU（图形处理器）： GPU的架构最初是为渲染图形而创建的，包含数千个核心，使其在并行处理方面非常有效。来自NVIDIA和AMD等公司的GPU在性能和灵活性之间提供了很好的平衡，使其成为训练像Ultralytics YOLO11这样的模型的流行选择。
• TPU： Google 专门为神经网络工作负载创建的高度专业化的加速器。虽然 TPU 在通用计算方面的灵活性不如 GPU，但对于大规模张量运算，TPU 提供了卓越的每瓦性能。这使其成为大规模模型部署和训练的绝佳选择，尤其是在使用 Google 的云生态系统时。

TPU 在 Ultralytics 生态系统中的作用

Ultralytics 用户可以利用 TPU 来加速其计算机视觉项目。模型可以导出为与 TPU 兼容的格式，例如 适用于 Google Edge TPU 的 TensorFlow Lite。这允许在 边缘设备（如 Coral Dev Board）上进行高效部署。对于大规模训练作业，Ultralytics HUB 等平台可以在各种云计算资源上协调训练，使用户能够利用 TPU 的强大功能来处理其自定义数据集。这种集成有助于实现整个 MLOps 生命周期，从训练到部署和监控。