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从长远视角审视,Henry:TPU和GPU最大的区别就是,TPU是一个针对机器学习的加速器。我们知道,机器学习任何的算法,里面的核心就是矩阵计算,包括最开始的CNN(卷积神经网络),到现在的Attention,到Transformer,到未来的架构。矩阵计算这个东西是非常Compute Bound(计算密集型)。TPU就是针对这个矩阵计算专门做了一个定制的加速器。用做饭来比喻,TPU是一个流水线,不用安排那么多的大厨,它会把每一个步骤都告诉你具体做什么,比如说第一个人会从冰箱里把菜给取出来给第二个人,第二个人继续做加工传到第三个人。你可以理解成是心脏的泵血,每泵一次,它就会把血液传输到你身体的各个角落。所以这样的话,中间它会少很多的调度和调控,所以能保证每一个计算单元的使用率会更高一些。

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