Google 早前公布用於訓練人工智慧（AI）模型超級電腦資料，宣稱他們的系統比Nvidia 同類系統更快更節能。其建基的TPU產品除了用作超級電腦，也可能會成為未來個人裝置強化AI應用的重要AI硬件。
Google 自行設計，名為 Tensor Processing Uinit（TPU）的專屬晶片，用於該公司大多AI訓練工作，如通過模型輸入資料，成為人性化對話或生成圖像。
Google TPU 目前已經更新到第四代。Google 周二發表一份論文，詳細說明如何利用自行研發的光訊號交換器將超過 4,000 個 Google TPU 串聯起來，形為一部超級電腦。
像Google 的 Bard 或 OpenAI 的 ChatGPT等大型語言模型規模太大，已非單一晶片足以應付，既無法存在單一晶片上，這些模型就得分散成千上萬個晶片，然後合力運算來訓練模型。Google 的 PalM 模型是目前所公開最大的語言模型，由分成兩個各由 4,000 個晶片組成的超級電腦來進行訓練，耗時長達 50 天。
在論文中，Google表示，就規模相當的系統來比較，他們晶片的速度比基於Nvidia A100晶片(上圖)的系統快1.7倍，功耗效率高1.9倍。A100大約和第四代TPU同時問世。
