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本文由谷Google Cloud、Google Maps官方授权总代理 CloudAce深圳云一 整理发布。

在人工智能的浪潮中，无论是训练复杂的大型语言模型 (LLMs) 还是进行实时推理，算力都是核心驱动力。谷歌云凭借其业界领先的 TPU (Tensor Processing Unit) 和强大的 NVIDIA GPU 基础设施，为您的 AI 模型训练和推理提供了无与伦比的加速能力，助您突破算力瓶颈，实现 AI 潜能。

1. TPU：为AI而生的定制芯片

TPU 是谷歌自主研发的专用集成电路 (ASIC)，从设计之初就完全围绕机器学习工作负载进行优化，尤其擅长处理深度学习中常见的 张量计算（矩阵乘法和卷积）。

TPU 的核心优势：

极致性能：TPU 采用独特的脉动阵列 (Systolic Array) 架构，能够高效执行大量的矩阵乘法操作，是加速神经网络训练和推理的理想选择。与同代 GPU 相比，TPU 在特定 AI 工作负载下往往能提供更高的 性能功耗比。

规模化能力：谷歌云提供 TPU Pods，可以将数百甚至数千个 TPU 芯片连接起来，形成一个巨大的并行计算集群。这使得训练万亿参数级别的超大规模模型成为可能，且扩展性极佳，通常只需要很少的代码改动。

成本效益：对于需要长期、大规模训练的复杂模型，TPU 通常能提供更优的每训练小时成本，因为它针对 AI 计算进行了专门优化，效率更高。

深度集成：TPU 与 Google Cloud 生态系统（特别是 TensorFlow 和 JAX）深度集成，提供无缝的开发和部署体验。

版本演进：谷歌不断推出更强大的 TPU 版本，例如 TPU v4 和 TPU v5e/v5p，持续提升性能和能效，并支持广泛的 AI 任务，包括大型语言模型 (LLM) 的训练、微调和推理。特别是 TPU v5e 旨在提供高性价比的推理能力。

何时选择 TPU？

大规模预训练和从头训练大型深度学习模型。

模型主要由矩阵乘法组成，且具有大批量 (large batch size)。

您正在使用 TensorFlow 或 JAX 作为机器学习框架。

对性能和成本效益有极高要求，尤其是训练周期较长（数周或数月）的模型。

需要处理超大规模嵌入，常见于高级排名和推荐系统。

2. GPU：通用与灵活的并行处理器

GPU (Graphics Processing Unit) 最初设计用于图形渲染，但因其强大的并行处理能力被广泛应用于 AI 领域。NVIDIA GPU 在 AI 社区拥有庞大的生态系统和广泛支持。

GPU 的核心优势：

通用性与灵活性：GPU 是更通用的并行处理器，除了 AI 工作负载外，还可以用于各种科学计算任务。这使得它在需要多种计算任务的混合环境中更具灵活性。

广泛的生态系统与框架支持：GPU 拥有成熟的软件生态系统，包括 CUDA 平台，并得到几乎所有主流机器学习框架（如 PyTorch、TensorFlow、JAX 等）的广泛支持。

多样化的型号选择：谷歌云提供了多种 NVIDIA GPU 型号，包括 NVIDIA A100、H100、V100、T4 等，可以根据您的预算和性能需求选择最合适的硬件。

单节点和多节点扩展：GPU 可以轻松地在单个实例上进行多 GPU 配置，也可以通过高速互联技术（如 NVLink）构建多节点 GPU 集群，支持分布式训练。

低延迟推理：对于需要低延迟、高并发的实时推理场景，GPU 提供了出色的性能。

何时选择 GPU？

需要最大程度的灵活性，或模型包含大量自定义操作、非矩阵运算。

小批量 (small batch size) 训练，或模型需要频繁的控制流操作。

您正在使用 PyTorch 或其他非 TensorFlow/JAX 的机器学习框架。

需要兼顾训练和实时推理，尤其是在高性能、低延迟的在线服务场景。

进行快速原型开发、实验或小型模型训练。

3. 谷歌云如何提供“算力无界”

谷歌云通过其 Vertex AI 平台和强大的底层基础设施，将 TPU 和 GPU 的强大能力无缝集成，提供“算力无界”的 AI 开发体验：

Vertex AI Training：无论是使用自定义代码进行训练，还是利用 AutoML，Vertex AI Training 都允许您轻松选择 TPU 或 GPU 作为训练加速器，并支持大规模分布式训练，自动管理底层资源。

Vertex AI Endpoints (Prediction)：部署模型进行推理时，您可以选择在 TPU 或 GPU 上运行，以获得最佳的性能和成本效益。Vertex AI 的自动扩缩功能确保您的推理服务能够应对流量峰值，同时优化资源使用。

Vertex AI Workbench (Notebooks)：提供预配置的 JupyterLab 环境，您可以直接在 Notebook 中挂载 GPU 或 TPU，进行交互式开发和实验。

Google Kubernetes Engine (GKE)：对于需要高度定制化和容器化环境的用户，GKE 支持部署 GPU 和 TPU Pods，让您能够利用 Kubernetes 的强大编排能力来管理和扩展 AI 工作负载。

全球网络与存储：配合谷歌云全球高速网络和高性能存储服务（如 Cloud Storage），确保数据能够快速、可靠地传输到计算资源，避免数据瓶颈。

灵活的定价模式：谷歌云提供按需付费、承诺使用折扣 (CUDs) 和抢占式虚拟机等多种定价选项，帮助您根据工作负载的特性优化成本。

谷歌云的 TPU 和 GPU 组合为您的 AI 之旅提供了无与伦比的算力支持。TPU 是大规模、高效能深度学习训练的王者，尤其适用于 LLMs 等前沿模型；而 GPU 则以其通用性、灵活性和广泛的生态系统支持，成为各种 AI 工作负载的可靠选择。

通过充分利用 Vertex AI 和其他谷歌云服务，您可以轻松地选择并管理这些顶尖的 AI 加速器，告别算力瓶颈，加速您的模型训练和推理，从而将您的 AI 愿景变为现实。