TPU芯片：国内面对AI大模型的另一种解法

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本文来自微信公众号：电子工程世界 （ID：EEworldbbs），作者：付斌，题图来源：视觉中国

自从AI大模型来了，英伟达喝汤喝到撑，GPU自然也就成了香饽饽。但在地缘政治局势愈发紧张的现如今，国内高端AI芯片不断被围追堵截。

就比如，7月22日就出现了戏剧性的一幕，英伟达出现一正一反的消息：一方面，美政府正考虑新的贸易限制，阻止英伟达向中国市场推出“特供版”HGX-H20 AI GPU，如果限制正式实施，英伟达可能会损失约120亿美元的收入；另一方面，英伟达正在为中国市场打造全新的特供版GPU，以刚推出的“Blackwell”为基础打造B20。

可以说，美国方面的态度非常鲜明，就是要全面围堵中国获取高端AI芯片的渠道，以此占领AI领域的高地。

在这种情况下，国内又该如何应对？最近一段时间内，国内开始瞄准TPU（张量处理单元），另辟蹊径。

国内也有厂商做TPU了

众所周知，AI大模型主要分为两个阶段，一是训练，二是推理。

推理芯片常见，而训练芯片不常见，这是因为训练不仅消耗巨大的算力资源，同时需要处理大量的并行任务，所以GPU才会成为当前的主流。

TPU全称Tensor Processing Unit，是一种专为处理张量运算而设计的ASIC芯片，由谷歌自研在2016年推出首款产品。在深度学习的世界里，张量（多维数组）是无处不在的。TPU就是为了高效处理这些张量运算而诞生的。

TPU内置大量矩阵运算单元，使得其能够并行处理大量的矩阵运算，大大提高计算效率。

不过相比GPU或者说GPGPU，TPU太专用了，但是应付AI训练还是绰绰有余。

简单粗暴对比起来就是：TPU与同期的CPU和GPU相比，可以提供15～30倍的性能提升，以及30～80倍的效率（性能/瓦特）提升。

早在2018年，就有一家AGM Micro国内公司提供TPU推理技术授权，不过，后来这家公司基本不怎么发布关于TPU相关的消息了。

而最近，一家名为中昊芯英的国产公司，就展出了其首枚高性能TPU（张量处理器）AI训练芯片。

据了解，中昊芯英TPU“刹那”于去年成功量产，已在全国多地千卡集群规模的智算中心交付落地。该芯片以1024片芯片高速片间互联的能力构建了大规模智算集群“泰则”，系统集群性能远超传统GPU数十倍，可支撑超千亿参数AIGC大模型训练与推理。

公开资料显示，中昊芯英创始人杨龚轶凡曾在谷歌作为芯片研发核心人员，深度参与了谷歌TPU 2/3/4的设计与研发，在他看来，TPU是为AI大模型而生的优势架构。

碳纳米管和TPU，牵手了

昨日，也传出另一个与TPU相关的消息。

消息显示，北京大学电子学院碳基电子学研究中心的彭练矛-张志勇团队，在下一代芯片技术领域取得突破，成功研发出世界首个基于碳纳米管的张量处理器芯片（TPU）。

官方表示，高能效计算芯片的发展有两个重大瓶颈：一是传统冯诺依曼架构已经无法满足高速、高带宽的数据搬运和处理需求；二是构建芯片的硅基互补金属氧化物半导体晶体管，进入了尺寸缩减、功耗剧增的困境，亟需发展超薄、高载流子迁移率的半导体作为沟道材料。

而碳纳米管具有优异的电学特性和超薄结构，碳纳米管晶体管已经展现出超越商用硅基晶体管的性能和功耗潜力。不过，为了最大化发挥芯片算力和能效，必须将新材料与器件结合，北大的这一个成果就主要围绕这方面进行了研究。

作为世界首个碳纳米管基的张量处理器（TPU）芯片，可实现高能效的卷积神经网络运算。省流版总结如下：

工艺：该芯片采用2bit MAC（乘累加单元），3微米工艺技术节点，集成3000个碳基晶体管，可实现图像轮廓识别、提取等功能，图像轮廓提取正确率达100%；

架构：该芯片采用脉动阵列架构设计，可实现高效地数据复用，大大节约张量运算所需的数据存储、搬运等操作，精准匹配了神经网络的运算特点；

识别率：其上搭建了5层卷积神经网络，实现手写数字识别的应用，理论正确率90%，实际正确率可达86%；

功耗：仅为295µW，器件总数也为新型卷积加速硬件中的最低值；

实际应用效果：该芯片可使用180 nm碳基技术进行流片加工，仿真结果表示，碳基神经网络加速芯片可在1 V电压下工作，可运行的最高主频为850 MHz，能效可以达到1TOPS/w。

“群殴”英伟达

相比其它AI芯片来说，TPU的关注度的确高很多。今年6月，就有消息称，生成式AI技术大厂OpenAI为了自研AI芯片，新招募的研究人员几乎为谷歌TPU团队的前员工。可以说，在大规模训练和推理上，TPU是相对成熟的方案。

作为TPU的发明者，谷歌之所以推出TPU，其目标便是为企业提供Nvidia GPU的替代品。前阵子的Google I/O 2024上，谷歌推出第六代TPU，性能有显著提升。

与TPU v5e相比，Trillium TPU峰值计算性能提高了4.7倍。为了实现更高的性能，谷歌投入了大量精力扩展执行计算的矩阵乘法单元或MXU的大小，并提高了其整体时钟速度。此外，Trillium GPU的高带宽内存容量和带宽是原来的两倍，而芯片间互连带宽也增加了一倍。

为了让客户更放心地替代英伟达，谷歌也在谋划用TPU替换掉GPU——可能在今年底停止外部AI算力芯片的采购，转而完全依赖自研的TPU。谷歌的算力总量，结合自研TPU和先前的芯片采购，预计可达全球算力总量的25%。

总之，现在的英伟达四面楚歌，谁都想取代他。随着特供版接连被围堵，国内市场似乎对英伟达不买账了，转向采购国产芯片。但在AI芯片市场上，从来没有什么稳赚不赔，前两天就有一家日本AI芯片厂商宣布解散。可以从此看出，TPU的立足之本，便是更好的能效比和软件生态。在此方向上，国产在路上。

参考文献

[1]杭州经信：解锁制造新图景④｜AI训练芯片为大模型装上“智商”进化器.2024.7.22.https://mp.weixin.qq.com/s/JQGP5AMZFiOYSaM-Nfmupw

[2]北京大学：https://ele.pku.edu.cn/info/1012/3201.htm

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