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TPUv7
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TPUv7 推出 SparseCore，吞吐量提升 12%，性能超越 Blackwell Ultra
TPUv7 配备了一个称为 SparseCore 的专用硬件单元，用于通过对专家 token 进行分组来管理数据移动。此优化与用于矩阵乘法的 TensorCore 结合使用时，可将吞吐量提高 12%。结合其他增强功能和更低的总体拥有成本，与 Blackwell Ultra 相比，TPU 技术提供了高达 50% 的每美元性能提升，这在 InferenceX 等基准测试中尤为明显。
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据报道，Google正在为未来的TPU开发六维环面（6D Torus），以增强互连
据报道，Google正在为其Tensor Processing Unit（TPU）互连拓扑进行演进，为未来的TPUv9t等模型从三维环面（3D Torus）转向六维环面（6D Torus）。这种由SemiAnalysis详细介绍的新架构旨在减少通信跳数（hops）并提高双isection带宽，尽管它需要更多的光学器件。Google还为推理专用芯片引入了Boardfly拓扑，同时为TPUv8t等训练专用芯片保留了三维环面。