Google TPU v1–v3
The originals: the 2015 inference ASIC that started the custom-silicon era.
Перед вами запись о чипе: что представляет собой этот процессор, его ключевые характеристики, кто проектирует, производит и поставляет его компоненты, и где он применяется.
Фото: 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.
Характеристики и ключевые факты
Каждый показатель подписан по основанию: спецификация вендора, заявление вендора, из отчётности, оценка или официальные данные. «Не раскрыто публично» означает именно это — мы никогда не придумываем значения.
Overview
Вычисления
Место в общей экосистеме
Ссылки этой записи с первого взгляда — нажмите на группу, чтобы перейти к ней.
Разработан
Применяется для обучения
Заменён на
Связанные
Источники
Запись актуальна на 2026-01-15 — смотреть Методология.