硬件
TPU（张量处理单元）
TPU 是谷歌为加速机器学习而定制的 ASIC 芯片，专为神经网络训练与推理中的矩阵运算而优化。
TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）是谷歌专门为加速机器学习工作负载而开发的专用集成电路（ASIC）。与通用的 GPU 不同，TPU 只为构成神经网络计算核心的大规模矩阵运算而设计。
其架构以处理单元构成的脉动阵列（systolic array）为核心，以低精度（例如 8 位，或新型号中的 FP4／BF16）执行矩阵乘法，从而实现高吞吐量与出色的能效。谷歌自 2015 年起在内部使用 TPU，并于 2018 年通过 Google Cloud 向外部客户开放。芯片由谷歌与博通共同设计，并由台积电制造。
TPU 是谷歌 AI 基础设施的核心，既支撑模型训练，也支撑 Gemini 等模型的推理。最新一代——Trillium（v6）、Ironwood（v7）以及为 2026 年预告的训练与推理分离版本——使 TPU 持续成为谷歌在深度学习领域对抗英伟达 GPU 主导地位的主力。