Google第五代定制張量處理器（TPU）芯片TPU v5e用於大模型訓練和推理，訓練和運行AI模型的速度提高了5倍。當地時間8月29日，Google在舊金山的年度雲會議Google Cloud Next上發布了新的人工智能芯片，即第五代定制張量處理器（TPU）芯片TPU v5e，用於大模型訓練和推理。與上一代芯片相比，TPU v5e每一美元的訓練性能提高2倍，每一美元的推理性能提高2.5倍。

TPU是Google為神經網絡設計的專用芯片，TPU經過優化可加快機器學習模型的訓練和推斷速度，2016年推出第一代TPU，2021年發布第四代定制處理器TPU，2022年面向開發者提供。雲TPU（Cloud TPU）是一項Google雲服務，適合訓練需要進行大量矩陣計算的大型複雜深度學習模型，例如大語言模型、蛋白質折疊建模和藥物研發等，幫助企業在實現AI工作負載時節省資金和時間。

此次推出的TPU v5e專為中大型模型訓練和推理所需的成本效益和性能而構建。Google雲表示，該版本芯片的開發重點是效率，與上一代TPU v4相比，TPU v5e每一美元的訓練性能提高2倍，每一美元的推理性能提高2.5倍，而成本不到TPU v4的一半，使得更多組織能夠訓練和部署更大更複雜的AI模型。客戶不需要通過犧牲性能或靈活性來獲得這些成本效益。Google雲將TPU v5e描述為“超級計算機”，最多允許256個芯片互連，總帶寬超過400 Tb/s，支持八種不同的虛擬機配置，客戶可選擇合適的配置服務於各種大語言模型和生成式AI模型。根據速度基準測試，在TPU v5e上訓練和運行AI模型時速度提高了5倍。

據科技媒體TechCrunch報導，Google雲計算和機器學習基礎設施副總裁兼總經理馬克·洛邁爾（Mark Lohmeyer） 表示，“這是迄今為止最具成本效益且易於訪問的雲TPU。” 洛邁爾強調，Google雲確保用戶能夠將其TPU集群擴展到以前無法達到的水平，讓客戶能夠輕鬆擴展他們的人工智能模型，超越單個TPU集群的物理邊界。也就是說，單個大型人工智能工作負載可以跨越多個物理TPU集群，擴展到數万個芯片，並且經濟高效。“在雲GPU和雲TPU方面，我們為客戶提供了很多選擇和靈活性，以滿足我們看到的人工智能工作負載的廣泛需求。”

除了新一代TPU，Google雲還宣布將在下個月推出基於英偉達H100 GPU的A3系列虛擬機，作為GPU超級計算機進行交付，為人工智能大模型提供動力。