谷歌第五代定制张量处理器(TPU)芯片TPU v5e用于大模型训练和推理，训练和运行AI模型的速度提高了5倍。与上一代芯片相比，TPU v5e每一美元的训练性能提高2倍，每一美元的推理性能提高2.5倍。

谷歌第五代定制张量处理器(TPU)芯片TPU v5e用于大模型训练和推理，训练和运行AI模型的速度提高了5倍。

当地时间8月29日，谷歌在旧金山的年度云会议Google Cloud Next上发布了新的人工智能芯片，即第五代定制张量处理器(TPU)芯片TPU v5e，用于大模型训练和推理。与上一代芯片相比，TPU v5e每一美元的训练性能提高2倍，每一美元的推理性能提高2.5倍。

TPU是谷歌为神经网络设计的专用芯片，TPU经过优化可加快机器学习模型的训练和推断速度，2016年推出第一代TPU，2021年发布第四代定制处理器TPU，2022年面向开发者提供。云TPU(Cloud TPU)是一项谷歌云服务，适合训练需要进行大量矩阵计算的大型复杂深度学习模型，例如大语言模型、蛋白质折叠建模和药物研发等，帮助企业在实现AI工作负载时节省资金和时间。

此次推出的TPU v5e专为中大型模型训练和推理所需的成本效益和性能而构建。谷歌云表示，该版本芯片的开发重点是效率，与上一代TPU v4相比，TPU v5e每一美元的训练性能提高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，使得更多组织能够训练和部署更大更复杂的AI模型。客户不需要通过牺牲性能或灵活性来获得这些成本效益。谷歌云将TPU v5e描述为“超级计算机”，最多允许256个芯片互连，总带宽超过400 Tb/s，支持八种不同的虚拟机配置，客户可选择合适的配置服务于各种大语言模型和生成式AI模型。根据速度基准测试，在TPU v5e上训练和运行AI模型时速度提高了5倍。

据科技媒体TechCrunch报道，谷歌云计算和机器学习基础设施副总裁兼总经理马克·洛迈尔(Mark Lohmeyer) 表示，“这是迄今为止最具成本效益且易于访问的云TPU。” 洛迈尔强调，谷歌云确保用户能够将其TPU集群扩展到以前无法达到的水平，让客户能够轻松扩展他们的人工智能模型，超越单个TPU集群的物理边界。也就是说，单个大型人工智能工作负载可以跨越多个物理TPU集群，扩展到数万个芯片，并且经济高效。“在云GPU和云TPU方面，我们为客户提供了很多选择和灵活性，以满足我们看到的人工智能工作负载的广泛需求。”

除了新一代TPU，谷歌云还宣布将在下个月推出基于英伟达H100 GPU的A3系列虚拟机，作为GPU超级计算机进行交付，为人工智能大模型提供动力。