TPU (sprzęt)
Tensor Processing Unit — własny układ (ASIC) Google’a do uczenia maszynowego, zoptymalizowany pod gigantyczne mnożenia macierzy, których potrzebują sieci neuronowe. Siła napędowa AI Google’a i alternatywa dla GPU Nvidii w chmurze.
Idea: zamiast uniwersalnego GPU Google buduje układ, którego sercem jest „tablica skurczowa” (systolic array) — siatka mnożników, która przesyła dane strumieniowo i mnoży macierze wyjątkowo efektywnie na wat. Używany zarówno do trenowania, jak i inferencji dużych modeli; dostępny wyłącznie przez Google Cloud (nie jest sprzedawany osobno). Generacje od TPU v1 (2015, inferencja) po dzisiejsze pody treningowe łączące tysiące układów. Kompromis: ogromna wydajność tam, do czego został stworzony, ale mniejsza elastyczność niż GPU i uzależnienie od ekosystemu Google’a (JAX/TF). Element szerszego trendu ASIC-ów dla AI (por. AWS Trainium, Microsoft Maia). Powiązane z NPU i rdzeniami tensorowymi.