本文主要是介绍TPU原理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一文看懂谷歌TPU内部原理：它为何碾压GPU
吞吐量是GPU的20~70倍；
原理：
1. 预测阶段，使用8位整数量化；
2. 一个TPU包含65,536个8位整数乘法和加法单元，GPU通常包含数千个32位浮点乘法器，因此TPU的计算单元比GPU多25倍；
3. 8位整数乘法和加法单元，激活单元等，转为神经网络定制；
4. 脉动阵列 MXU(systolic array)有着与传统CPU、GPU截然不同的架构, 动图描述计算流程，x往下走，是与w进行乘法运算；xw往右走，是参与加法运算；
5. 采用了复杂指令集CISC,实现了出色的性能功耗比(是GPU的1/30）
6. 极简设计：TPU就是一个单线程芯片，不需要考虑缓存、分支预测、多道处理等问题。
这篇关于TPU原理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
