TPU（Tensor Processing Unit）是谷歌公司开发的专用硬件加速器，专为高效执行张量运算而设计。张量是深度学习中用于表示数据和权重的多维数组结构，TPU作为一种应用特定集成电路（ASIC），优化了矩阵乘法和卷积等核心操作，在神经网络训练和推理任务中提供远超CPU和GPU的吞吐量与能效。其设计目标是在大规模AI工作负载下实现低延迟和高性能，同时显著降低能耗，是当前AI基础设施中不可或缺的组成部分。
在AI产品开发实际落地中，TPU的应用极大提升了产品效率和可扩展性。例如，在云端AI服务如Google Cloud的AI Platform中，TPU加速了大型模型（如Transformer架构）的训练和推理，使产品如实时推荐系统、图像识别服务能快速迭代并降低成本。对于AI产品经理，理解TPU的优势——包括缩短产品上线周期、优化资源分配和增强用户体验——有助于在系统架构设计中做出更明智的决策。随着TPU版本的演进（如TPU v4支持更广泛的任务），它持续推动AI产品的创新和规模化部署。
如需延伸阅读，推荐谷歌发表的论文《Tensor Processing Unit (TPU): A Domain-Specific Architecture for Machine Learning》（ISCA 2017），该文详细阐述了TPU的技术原理与应用场景。
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