SC24|谷歌AI加速器:TPU v6e Trillium技術(shù)解析
芝能智芯出品
在剛剛結(jié)束的 SC24 大會上,谷歌正式展示了其最新的 TPU v6e Trillium AI 加速器。這款產(chǎn)品在架構(gòu)、性能和數(shù)據(jù)中心部署等方面進行了全面升級,是谷歌云服務為滿足人工智能(AI)需求推出的重要里程碑。
通過提升算力、內(nèi)存帶寬和互聯(lián)性能,TPU v6e 為復雜的 AI 工作負載(如 Transformer、圖像生成和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)提供了更高的性能與性價比。
本篇文章將從芯片性能和架構(gòu)細節(jié)兩方面展開分析,并展望其未來潛力。
Part 1
谷歌 TPU v6e:性能大幅躍升的秘密
在芯片領(lǐng)域,性能和成本效益的平衡一直是決定產(chǎn)品競爭力的關(guān)鍵指標。
從谷歌本次展示的 TPU v6e 看,這一代產(chǎn)品不僅在規(guī)格參數(shù)上全面超越前代 v5e,還通過精準的系統(tǒng)優(yōu)化實現(xiàn)了更高的實際應用效率,主要體現(xiàn)在性能的跨越式提升、內(nèi)存架構(gòu)的升級、互聯(lián)帶寬的突破和專用 SparseCore 支持。
TPU v6e 的算力表現(xiàn)非常優(yōu)秀, bfloat16 和 INT8 格式的峰值計算能力分別提升至 918 TFLOPs 和 1836 TOPs,相較上一代提升了約 4.6 倍,算力提升對于大規(guī)模模型的訓練與推理而言至關(guān)重要,特別是在生成式 AI 和實時推理應用中,性能瓶頸顯著緩解。
每顆芯片的高帶寬內(nèi)存(HBM)容量從 16GB 增至 32GB,帶寬則從 819 GBps 提升到 1640 GBps。這不僅支持更大的模型參數(shù),同時顯著降低數(shù)據(jù)交換延遲,為 AI 訓練的穩(wěn)定性和效率提供保障。
TPU v6e 的芯片間互聯(lián)帶寬提升至 3584 Gbps,單個 TPU Pod 的總帶寬達到了驚人的 25.6 Tbps。這種高速互聯(lián)拓撲極大優(yōu)化了多芯片協(xié)作效率,對于需要大量分布式計算的 AI 模型具有顯著優(yōu)勢。
SparseCore 的加入是 TPU v6e 的另一大亮點,它可以更高效地處理稀疏矩陣運算。這對于當前 AI 模型中的稀疏性優(yōu)化是關(guān)鍵,特別是在大語言模型(LLM)訓練和稀疏網(wǎng)絡中,性能優(yōu)勢顯而易見。
通過這些核心改進,TPU v6e 不僅在性能參數(shù)上勝出,還提供了更好的單位成本表現(xiàn)。谷歌聲稱,盡管單個加速器價格有所上漲,但其整體運行成本(TCO)相比 v5e 更低,為用戶帶來了更大的價值。
Part 2
TPU v6e Trillium 芯片:架構(gòu)解析與技術(shù)優(yōu)勢
要深入理解 TPU v6e 的強大性能,必須從其底層架構(gòu)入手分析。以下是其主要技術(shù)細節(jié):
● TPU v6e 的每個芯片都包含一個 TensorCore,其內(nèi)部設(shè)計包括 4 個矩陣乘法單元(MXU)、一個向量單元和一個標量單元。
這種模塊化設(shè)計保證了在大規(guī)模矩陣計算中的高效能,特別適合 Transformer 和 CNN 等以矩陣運算為核心的任務。
● TPU v6e 采用 2D Torus(二維環(huán)形)拓撲,每個 Pod 包含 256 個芯片。在此基礎(chǔ)上,該系統(tǒng)顯著增加了芯片間的通信帶寬,同時將主機的網(wǎng)絡接口從 2 個 100Gbps 升級為 4 個 200Gbps。這種設(shè)計不僅提升了系統(tǒng)的吞吐量,還優(yōu)化了分布式訓練任務的擴展性。
● 在 DRAM 支持方面,每個主機的容量從 512 GiB 增加到 1536 GiB,顯著提升了對大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)集的支持能力。特別是在推理任務中,其單主機 8 芯片(v6e-8)配置進一步優(yōu)化,使得整個推理流程更加高效。
● TPU v6e 支持從單芯片到 256 芯片的多種配置,滿足從小規(guī)模模型測試到大規(guī)模分布式訓練的需求。特別是在推理場景中,其 8 芯片(v6e-8)單機模式優(yōu)化了延遲和資源利用率,為實時應用提供了更加靈活的選擇。
谷歌云 TPU v6e Trillium 的發(fā)布再次證明了定制化芯片在 AI 算力領(lǐng)域的巨大潛力。從參數(shù)提升到系統(tǒng)優(yōu)化,這一代產(chǎn)品不僅解決了性能瓶頸,還降低了用戶的整體成本(TCO),這對希望通過云服務快速部署 AI 能力的企業(yè)而言具有重要價值。
在 AI 加速器領(lǐng)域,谷歌面對 NVIDIA 等強勁對手的競爭壓力,通過持續(xù)迭代保持了市場的技術(shù)領(lǐng)先性。然而,隨著自研芯片的熱潮興起,各大云服務提供商紛紛推出專屬加速器,市場競爭將進一步加劇。
在此背景下,谷歌的策略可能集中于進一步優(yōu)化性能與成本平衡,同時推動 AI 技術(shù)的普及化應用。
小結(jié)
TPU v6e 的成功與否,將取決于它在實際應用中的表現(xiàn)以及市場的接受度,從技術(shù)趨勢看,AI 算力的需求只會繼續(xù)攀升,這個領(lǐng)域芝能智芯會持續(xù)觀察。
原文標題 : SC24|谷歌AI加速器:TPU v6e Trillium技術(shù)解析

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