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据报道,谷歌正在加速推进其自研张量处理单元(TPU)芯片的商业化,并已开始向现有云客户推销,重点对象包括社交媒体巨头Meta及多家大型金融机构。这些客户希望在自家数据中心运行AI模型,以降低敏感数据泄露风险。谷歌视TPU为关键增长引擎,不同于以往的云租赁模式,新的“TPU@Premises”计划允许客户直接采购并安装谷歌芯片,谷歌则提供配套软件和维护支持。这一转变不仅拓宽了TPU的市场边界,还能帮助谷歌从英伟达的庞大AI芯片生态中分羹。
Meta目前已成为谷歌TPU对外供应的焦点,双方正进行深入谈判,Meta考虑从2027年起在自家数据中心大规模采用TPU,潜在采购规模或达数十亿美元。在此之前,Meta计划于明年通过谷歌云租赁TPU芯片,作为过渡测试。Meta有意用TPU训练全新AI模型,而非仅限于推理任务。同时,Meta也在自主研发AI推理芯片,以进一步分散风险并压低对英伟达的依赖。
如果交易敲定,这将为谷歌TPU注入强劲动力。谷歌云高管内部评估显示,TPU业务有望蚕食英伟达年收入的10%。谷歌的定价策略是吸引客户的另一大亮点,TPU的使用成本远低于英伟达的旗舰GPU。英伟达凭借其CUDA软件生态牢牢把控开发者社区,但谷歌通过优化TPU架构,在能效和训练速度上实现了突破。
为降低客户切换门槛,谷歌推出“TPU命令中心”软件,这款工具旨在简化TPU的集成与管理。它借鉴了PyTorch框架,允许开发者无需精通谷歌的JAX语言,即可操控TPU集群。谷歌的这一创新,不仅提升了TPU的易用性,还借力Meta的开源贡献,形成生态闭环。通过该软件,客户能轻松监控集群性能、优化资源分配,甚至模拟云端环境。
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