TPU（张量处理单元）

张量处理单元（Tensor Processing Unit，简称 TPU）是谷歌专为机器学习（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）旨在显著加快张量和矩阵计算的速度，而张量和矩阵计算是训练和运行神经网络的基础。TPU 可为大规模机器学习任务提供高性能和高能效，是现代人工智能基础设施的重要组成部分。

热塑性聚氨酯的工作原理

TPU 专为处理人工智能模型所需的大量计算而设计。其架构针对神经网络的核心数学运算：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、低精度的算术运算，非常适合深度学习模型的性质。通过并行处理大量数据，TPU 可以显著缩短模型训练和实时推理所需的时间。它们通常通过谷歌云平台访问，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苛刻的人工智能应用提供动力方面功不可没。

1. 训练大型语言模型 (LLM)：谷歌使用被称为 TPU Pod 的大型 TPU 集群来训练其最先进的基础模型，包括其搜索引擎和 Gemini 等对话式人工智能背后的模型。TPU Pods 的大规模并行计算能力使其能够在其他硬件所需的一小部分时间内，训练出拥有数万亿参数的模型。
2. 为谷歌服务提供动力：TPU 用于谷歌众多产品的推理。例如，在谷歌照片中，TPU 可实现快速图像识别，搜索人物、物体和场景。同样，它们还为谷歌翻译中的实时翻译提供动力，并用于谷歌助手中的语音识别。DeepMind 还使用 TPU 训练人工智能 AlphaGo，该人工智能击败了世界顶级围棋选手，并因此而闻名。

TPU vs GPU vs CPU

虽然 TPU、GPU 和 CPU 都是处理器，但它们的设计目的却截然不同。

• CPU（中央处理器）：计算机的 "大脑"，专为通用任务而设计。中央处理器擅长按顺序处理各种指令，因此对于运行操作系统和标准软件至关重要，但对于人工智能中的大规模并行计算，其效率较低。
• 图形处理器（GPU）：图形处理器最初是为渲染图形而设计的，其架构包含数千个内核，在并行处理方面非常有效。英伟达（NVIDIA）和AMD等公司的 GPU 在性能和灵活性之间取得了很好的平衡，因此在Ultralytics YOLO11 等训练模型中很受欢迎。
• TPU： 谷歌专为神经网络工作负载设计的高度专业化加速器。在一般计算中，TPU 的灵活性不如 GPU，但在大规模张量运算中，TPU 的每瓦性能却非常出色。这使其成为大规模模型部署和训练的绝佳选择，尤其是在使用谷歌的云生态系统时。

图形处理器在 Ultralytics 生态系统中的作用

Ultralytics 用户可以利用 TPU 加速计算机视觉项目。模型可以导出为与 TPU 兼容的格式，如用于谷歌边缘 TPU 的 TensorFlow Lite。这样就可以在Coral Dev Board 等边缘设备上高效部署。对于大规模训练工作，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 的强大功能来处理自定义数据集。这种集成促进了从培训到部署和监控的整个MLOps 生命周期。