GPU和TPU有何区别？一文看懂AI深度学习硬件选择指南

人工智能和机器学习推动了对高性能硬件的需求，使得GPU与TPU之争比以往任何时候都更加重要。GPU最初是为图形处理而设计的，如今已发展成为用于数据分析、科学计算和现代人工智能工作负载的灵活处理器。TPU是由谷歌开发的专用于深度学习的ASIC芯片，专注于高吞吐量的张量运算，甚至为Gemini 3 Pro等训练程序提供了动力。选择GPU还是TPU，取决于架构、性能、可扩展性、能效以及成本等因素，以满足您特定的工作负载需求。本文将详细分析这些差异，帮助您选择适合自身人工智能需求的硬件。

什么是GPU？

图形处理器（GPU）是一种计算机处理器，它经过优化，可以同时运行多个任务。由于大多数GPU包含数千个可以同时工作的处理核心，因此它们被设计用于并行渲染游戏中的图形。然而，GPU 也非常适合执行可以与其他计算并行执行的计算。因此，AMD 和 NVIDIA 的 GPU 被众多科研人员、视频编辑人员以及使用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型的人员广泛采用。例如，TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架就利用了 GPU 同时处理大量计算的能力，从而使用海量数据训练神经网络。

架构概述

GPU 利用众多处理核心（计算单元）来实现并行处理。例如，高端 NVIDIA GPU 包含数万个 CUDA 核心，这些核心被分组到流式多处理器 (SM) 中。这些核心可以并行运行类似的运算，例如乘加运算。大量的高带宽内存（GDDR 或 HBM）使这些核心能够接收用于计算的数据。这种架构允许 GPU 同时处理多条信息——这对于可以拆分成更小部分并并行执行的进程至关重要。

• 例如，NVIDIA 推出了 Tensor Core（在多种架构中），旨在加速深度学习应用中的矩阵乘法运算。
• 现代 NVIDIA GPU 支持混合精度；通过同时利用半精度 (FP16) 和全精度 (INT8) 进行计算，它们在保持精度的同时提高了吞吐量。
• 结合众多并行处理核心和高速内存，NVIDIA GPU 能够每秒执行惊人的计算操作数量；例如，NVIDIA A100 目前在混合精度模式下的运算速度约为 312 万亿次浮点运算/秒 (TFLOPS)。

实际上，这意味着 GPU 处理器非常适合执行可以高效向量化或并行化的任务。例如，它们在执行矩阵和向量运算方面表现出色；因此，它们在执行神经网络方面表现出色。然而，现代GPU可以执行多种类型的并行算法/工作流程，它们的设计用途不仅是人工智能，更是图形渲染。

GPU的应用

游戏固然是 GPU 的一个主要用途，但远非其唯一用途。GPU 的其他应用示例包括：

• 实时图形：在 2D 和 3D 游戏/VR 环境中以高帧率（高质量）渲染 3D 模型和图像；科学可视化。
• 视频编辑与制作：加速视频编码/解码（创建视频或 DVD 时）、应用特效以及执行编辑任务。
• AI/ML 加速：加速机器学习模型的训练（或运行）过程。大多数现代机器学习模型都基于非常大的矩阵进行训练（矩阵大小等于图像中的像素数），并在训练时涉及称为卷积的过程。
• 深度学习训练：由于现代 GPU 拥有数千个核心，并且能够并行处理（同时执行多项任务），因此现代 GPU 最适合在大型数据集上训练卷积神经网络 (CNN)。
• 高性能计算 (HPC)：利用并行处理运行最复杂的科学模拟或大规模数据分析。
• 加密货币挖矿：并行执行大量哈希计算（使用并行处理），这是工作量证明 (PoW) 加密货币所必需的。

所有这些应用都依赖于现代 GPU 的并行架构。单个 GPU 可以实时渲染复杂的 3D 场景，还可以通过同时处理多张图像来训练 CNN。

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什么是TPU？

2016 年，谷歌推出了一种专为机器学习 (ML) 设计的专有芯片，称为张量处理单元 (TPU)。 TPU 专注于构成神经网络基础的张量运算，以提供卓越的性能。将于 2025 年发布的 Ironwood（第七代）TPU 将优化推理任务的速度（比前几代快 4 倍）。

TPU 将主要通过 Google Cloud 提供，并兼容 TensorFlow 和 JAX。TPU 的设计高度重视能效，支持大规模部署，数千个芯片即可运行海量 AI 工作负载。Google 将其描述为专为 AI 计算而设计，这也解释了为什么它们比 CPU 或 GPU 更适合深度学习。

架构概述

TPU 架构采用脉动阵列配置，最大限度地减少张量计算的内存延迟，从而为矩阵乘法提供高效的通信。 TPU架构的设计初衷就是为了深度学习，因此，与其他架构相比，TPU具有以下优势：

• 脉动阵列：每个 TPU 芯片包含多个大型矩阵乘法单元，这些单元协同工作，能够快速且同时执行海量的乘法和加法运算。例如，TPU v5 在每个芯片上使用 bfloat16 精度时，每秒可执行超过5500亿次浮点运算。
• 高带宽内存（HBM）和片上暂存区：每个 TPU 都拥有大量位于计算单元附近的高速内存，从而最大限度地缩短了访问张量运算所需的权重和数据的时间。数据会频繁地从TPU的暂存区（VMEM）移动到矩阵乘法单元，以实现最佳且连续的处理。
• 低精度优化：TPU 使用 bfloat16 或 INT8 等低精度数值格式，与更高精度数值格式相比，在保证精度的前提下，显著提升吞吐量。此外，TPU 的每瓦功耗运算能力也优于其他架构。

在许多情况下，TPU 的性能可以超越 GPU，尤其是在工作负载能够充分利用 TPU 的高密度线性代数能力，并以最小的开销处理大型张量时。

TPU的应用

TPU 被用于处理大多数 AI 工作负载，这些工作负载专注于推理，并充分利用其大规模生产优势，例如 Google 搜索、推荐系统以及开发者可以将多个工作负载部署到单个 TPU 上（这是一种在云环境中经济高效的扩展方式）。

• 大型 TensorFlow 训练：TPU 专为训练大型 TensorFlow 模型而设计，这也是 Google 处理其大部分工作负载的方式。
• 训练谷歌规模的模型：它们为 Gemini 和 PaLM 等需要巨大计算能力的庞大系统提供动力。
• 更快的批量作业：对于大型数据集和固定的模型设计，TPU 处理批量作业的速度远超通用硬件。
• 高性能批量训练：它们在训练大量图像或文本时表现出色，在大批量处理时可达到最高吞吐量。
• 高效的大规模推理：TPU 能够高效地处理重复的张量运算，使其成为生产环境中运行超大型模型的理想选择。

总体而言，TPU 在 AI 工作负载方面表现出色，尤其是在跨多个服务器训练或部署大型深度学习模型时。它们不适合 3D 图形渲染或传统高性能计算 (HPC) 等任务，而是专注于高吞吐量的深度神经网络工作负载。

GPU与TPU：正面对比

在 AI/ML 基础设施中选择 GPU 还是 TPU 需要权衡利弊。GPU 可以服务于各种应用，而 TPU 则专为高效运行深度学习工作负载而设计。

到 2025 年，这种能力差异将通过基准测试变得更加明显，这些基准测试将确定 GPU 和 TPU 的重要特性。

1. 性能比较

GPU 与 TPU 的主要区别主要体现在性能方面。例如：

• GPU 在大规模训练多个模型方面表现极其出色，但在实现深度学习推理时则不然。
• TPU 系统速度显著更快，在基于张量的工作负载上可提供更高的吞吐量。

根据 2025 年 MLPerf 基准测试，GPU 和 TPU 在不同类型的工作负载上存在显著差异。

2. 定价和成本效益

部署位置和规模是确定每个平台初始成本和持续运营费用的额外标准。对于小型团队而言，基于 GPU 的部署比 TPU 单元的初始成本更低。

然而，在大型企业层面，TPU 单元很快就会比 GPU 解决方案更具成本效益。云部署也体现了这种差异。

3. 灵活性和生态系统

GPU 的关键优势之一是其极高的灵活性。GPU 的灵活性使其脱颖而出，能够与 PyTorch 和 TensorFlow 等主流深度学习库无缝协作，并允许开发人员使用 CUDA 进行自定义实验。相比之下，TPU 与 Google 生态系统紧密集成，与 TensorFlow 配合使用效果最佳，但与其他框架兼容时通常需要额外的编程工作。

4. 可扩展性

快速构建并有效维护超大规模 AI 系统的能力，是使用 GPU 和 TPU 构建单节点和多节点 AI 网络成功的关键。

• GPU 可借助 NVLink 轻松扩展，将数百个系统组合成一个基于 GPU 的基础架构，并可根据需要进一步扩展。
• TPU 也可扩展到超大规模系统，将数千个 TPU 芯片连接在同一位置。Ironwood 系统使客户能够无缝部署其百亿亿次级推理或参数量高达万亿的超大规模模型。

小结

GPU 和 TPU 都能为 AI 系统提供强大的性能，但这两种硬件的应用和用途截然不同。GPU 的灵活性使其能够在众多应用中发挥卓越性能，包括图形模拟、高性能计算 (HPC)、科研等等。而 TPU 则专为特定类型的人工智能而设计，主要用于深度学习。它们能够为谷歌的 TensorFlow 深度学习框架提供高速高效的支持。