以下是AI算力提升的核心技術(shù)演進史，從GPU到TPU的發(fā)展歷程：

GPU階段

起源與初步應(yīng)用：GPU（圖形處理單元）最初專為圖形渲染設(shè)計，采用大規(guī)模并行架構(gòu)，可將復(fù)雜圖形處理任務(wù)拆解為大量可并行的子任務(wù)，以此實現(xiàn)高效運算。1999年，英偉達推出首款GPU——GeForce 256，開啟了GPU的應(yīng)用篇章。

通用計算的拓展：2006年，CUDA框架誕生，標(biāo)志著GPU正式邁向通用計算時代。此后，GPU逐漸從專用圖形處理器向通用計算加速器轉(zhuǎn)變，因其并行計算架構(gòu)，在算力領(lǐng)域廣泛用于加速復(fù)雜計算任務(wù)，如科學(xué)計算、AI訓(xùn)練、自動駕駛等新興領(lǐng)域。

架構(gòu)升級與性能提升：從早期的350nm工藝發(fā)展到如今的4nm工藝，GPU的功能和性能不斷拓展和提升。以英偉達為例，其Tesla GPU的算力發(fā)展經(jīng)歷了十多年的變遷，早期的Fermi架構(gòu)只有512個CUDA core，而2020年發(fā)布的A100已經(jīng)有6912個CUDA core，在這十幾年間，物理算力發(fā)展了十倍，同時還增加了像Tensor Core這樣具有創(chuàng)新性的硬件加速單元，專門用于矩陣乘法加速，促進了AI的運行計算。

TPU階段

谷歌TPU的誕生：2016年，谷歌推出專為AI優(yōu)化的TPU芯片，算力提升數(shù)十倍，點燃了全球AI芯片競賽。第一代TPU專為推理設(shè)計，峰值算力92 TFLOPS（FP16），用于AlphaGo等早期AI應(yīng)用。

架構(gòu)優(yōu)化與性能飛躍：

第三代TPU（2018年）：支持訓(xùn)練，算力100 TFLOPS（FP32），首次引入分布式訓(xùn)練框架。

第六代TPU（2021年）：算力1 PFLOPS（FP32），內(nèi)存帶寬3 TB/s，支持3D堆疊封裝和液冷技術(shù)，用于訓(xùn)練千億參數(shù)模型。

第七代TPU（2023年）：單芯片算力達到1 exaFLOP（FP8精度），內(nèi)存帶寬12 TB/s，是第六代的4倍，芯片間通信帶寬每秒10 TB/s，通過硅光子技術(shù)實現(xiàn)。其矩陣計算單元（MXM）采用“脈動陣列”設(shè)計，計算密度提升，數(shù)據(jù)復(fù)用優(yōu)化，還新增了混合精度支持。

能效優(yōu)化：第七代TPU的每瓦性能是第六代Trillium的兩倍，整體能效接近2018年首款TPU的30倍。

未來展望

架構(gòu)融合與創(chuàng)新：未來，異構(gòu)計算架構(gòu)將從“CPU+GPU”基礎(chǔ)組合向“CPU+GPU+FPGA+ASIC”多元拓撲演進，通過動態(tài)資源調(diào)度算法實現(xiàn)不同計算單元的任務(wù)適配，使圖像渲染、矩陣運算等場景的能效比提升40%以上。

新技術(shù)探索：中國在政策扶持下，AI芯片快速崛起，選擇“兩條腿走路”，一方面通過國家大基金注資扶持產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)；另一方面，華為、寒武紀(jì)等公司繞過傳統(tǒng)架構(gòu)，探索存算一體、光子芯片等新技術(shù)路線。

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