（来源：上观新闻）
我在讲🥩能给谷歌加速的软件话中提到的一些🚻🏖例子正是体现▶🇮🇶。几个特点： （1🤺🎼）不同💇♂️场景的专属芯🧲🌾片：第八代 TP🍾🇬🇮U 首次针对👩❤️👩🍆训练、推理👨🎨👊场景侧重的不同🇱🇾要求（高算力吞🗯吐 vs 低♾️❕延迟 + 高并发🇵🇾 +Age🇬🇵ntic 负🍻🇵🇰载优化）做了专🦞用芯片的🍓✡划分，其⛹⏲中 T⬜🌪PU 8t 面向🐍大规模训🦙练，TP🐒🎖U 8🛳i 面向推理💫。最近第八👨👨👦👦代 TPU 的🥩🇧🇴发布，整体性能💘😄相比前一代 🇸🇴v7 成倍提升（🙇♀️更高的吞吐💧🥗、更大的存储0️⃣🥕能给谷歌加速的软件、更优的带宽），➖😄进一步完🥃🏉善了云业🇹🇭🇧🇼务端在😦🇸🇿完整 AI🧣👩🎓 基础设施🌞🈸平台上的🥙🖨产品力🥁💟。
管理层连续两🕡🇲🇴三年坚定投入决🐵心，那说明当🔃🕟下 A✏I 的需🐸求增长趋势未♒看到降温🅰。TPU v👩🚒8 则👗进一步突破互联🙌能力上限↖⌨——将单 P🇬🇭od 内芯🧜♂️片规模提高（从 🐵⏭v7 的 📎🎒9216 颗🇯🇲👺提高到 8🗾t 的🍔 9600 颗）⌛⛩，同时技术创🇸🇲新不再停留于 P👱📥od 🇪🇹内部互联，而是从⚙机架级 ICI/📻👲SPO👨⚖️🇾🇪CS 往上接🌪入 Vir🇱🇺😨go🚯😏，再进一步🧛♂️接入同一🐠🌈数据中心内的 💊🇱🇸Ju🇺🇳↘pite💅r，再向上扩🇵🇹📤展到分布式广域网🎛络，实现扩展到 ⏬🇧🇱13.4 万颗甚🥪🏠至百万颗 TP🍱👩🚀能给谷歌加速的软件U 集群能👔👘力🏈🚶。
