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Startseite › Chips › Google TPU v1–v3

Google TPU v1–v3

Chip KI-Beschleuniger Historisch

The originals: the 2015 inference ASIC that started the custom-silicon era.

Sie sehen einen Chip-Eintrag: was dieser Prozessor ist, seine wichtigsten Spezifikationen, wer ihn entwirft, fertigt und mit Komponenten beliefert, und wo er eingesetzt wird.

Foto: Zinskauf · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons

TPU v1 (deployed 2015, revealed 2016) was a 28 nm inference ASIC built in 15 months after Google calculated that voice search at scale would otherwise require doubling its data centers. v2 (2017) added training, HBM and the first pods; v3 (2018) went liquid-cooled at 1,024-chip scale and trained early BERT-era models. Together they proved a hyperscaler could out-build the merchant market for its own workloads — the argument every custom AI chip since has followed. AlphaGo ran on TPUs when it beat Lee Sedol in 2016.

Spezifikationen & wichtige Fakten

Jede Angabe ist mit ihrer Grundlage gekennzeichnet: Herstellerspezifikation, Herstellerangabe, berichtet, Schätzung oder offiziell. „Nicht öffentlich bekannt" bedeutet genau das — wir erfinden keine Werte.

Overview

Designer Google
Deployed v1 2015 · v2 2017 · v3 2018
Legacy Introduced BF16 to hardware and the pod-scale systems model

Rechenleistung

TPU v1 92 TOPS INT8, inference onlyPublished paper
TPU v2 45 TFLOPS BF16 per chip; first 256-chip podsVendor spec
TPU v3 123 TFLOPS BF16 per chip; liquid-cooled 1,024-chip podsVendor spec

So hängt das mit dem Rest des Stacks zusammen

Die Verknüpfungen dieses Datensatzes auf einen Blick – klicken Sie auf eine Gruppe, um dorthin zu springen.

Entwickelt von

Verwendet zum Training von

Nachfolger

Quellen

TPU v1 paper (ISCA 2017) ↗

Datensatz geprüft am 2026-01-15 — Siehe Methodik.