TPU (matériel)
Tensor Processing Unit — la puce sur mesure (ASIC) de Google pour l'apprentissage automatique, optimisée pour les énormes multiplications de matrices dont les réseaux de neurones ont besoin. Le moteur de l'IA de Google, et une alternative aux GPU de Nvidia dans le cloud.
Le principe : plutôt qu'un GPU généraliste, Google construit une puce dont le cœur est un « tableau systolique » (systolic array) — une grille de multiplicateurs qui fait circuler les données et réalise la multiplication matricielle avec une efficacité extrême par watt. Utilisée pour l'entraînement comme pour l'inférence de grands modèles ; disponible uniquement via Google Cloud (elle n'est pas vendue seule). Des générations successives, du TPU v1 (2015, inférence) aux pods d'entraînement actuels qui relient des milliers de puces. Contrepartie : d'une efficacité remarquable pour ce pour quoi elle a été conçue, mais moins flexible qu'un GPU et enfermée dans l'écosystème et la pile logicielle de Google (JAX/TF). Fait partie d'une tendance plus large d'ASIC dédiés à l'IA (comparer avec AWS Trainium, Microsoft Maia). Voir aussi NPU et Tensor Core.