【AI系统】谷歌 TPU v4 与光路交换
TPU v4 是谷歌在 TPU v3 发布四年后推出的最新一代 AI 加速器，采用了 7nm 工艺，MXU 数量翻倍，内存容量和带宽显著提升。TPU v4 引入了 Sparse Core 以优化稀疏计算，首次采用了 3D Torus 互联方式，通过 Palomar 光路开关芯片减少系统延迟和功耗。TPU v4 Pod 实现了 1.126 Exaflops 的 BF16 峰值算力，展现了谷歌在大规模并行计算领域的突破。然而，TPU v4 也面临着系统成熟度低、拓扑僵硬和负载均衡问题等挑战。
【AI系统】谷歌 TPU v2 训练芯片
2017年，谷歌推出TPU v2，专为神经网络训练设计，标志着从推理转向训练的重大转变。TPU v2引入多项创新，包括Vector Memory、Vector Unit、MXU及HBM内存，以应对训练中数据并行、计算复杂度高等挑战。其高效互联技术构建了TPU v2超级计算机，显著提升大规模模型训练的效率和性能。
【AI系统】谷歌 TPU v3 POD 形态
TPU v3 是 TPU v2 的增强版，主要改进包括：MXU 数量翻倍至 4 个，时钟频率提升 30%，内存带宽扩大 30%，容量翻倍，芯片间带宽增加 30%，可连接节点数增至 4 倍。TPU v3 通过采用水冷系统，不仅提高了功率，还优化了温度管理，显著提升了计算能力和能效。TPU v3 Pod 由 1024 个 TPU v3 组成，算力达 100 PFLOPS，适用于大规模神经网络训练。
【AI系统】谷歌 TPU v1-脉动阵列
本文详细分析了谷歌TPU v1的架构与设计，重点介绍了其核心组件如DDR3 DRAM、矩阵乘法单元（MXU）、累加器及控制指令单元，特别是MXU中脉动阵列的工作机制。通过对比TPU v1与CPU、GPU在服务器环境中的表现，展示了TPU v1在提升神经网络计算吞吐量方面的显著优势，尤其是在低延迟和高能效方面。
【AI系统】谷歌 TPU 历史发展
本文详细介绍了谷歌TPU的发展历程及其在AI领域的应用。TPU是谷歌为加速机器学习任务设计的专用集成电路，自2016年首次推出以来，经历了多次迭代升级，包括TPU v1、v2、v3、v4及Edge TPU等版本。文章分析了各代TPU的技术革新，如低精度计算、脉动阵列、专用硬件设计等，并探讨了TPU在数据中心和边缘计算中的实际应用效果，以及谷歌如何通过TPU推动移动计算体验的进步。
【AI系统】NPU 基础
近年来，AI技术迅猛发展，催生了NPU和TPU等AI专用处理器，这些处理器专为加速深度学习任务设计，相比传统CPU和GPU，展现出更高效率和性能。本文将介绍AI芯片的概念、技术发展、部署方式及应用场景，涵盖从数据中心到边缘设备的广泛领域，探讨其如何成为AI技术落地的关键推手。
【AI系统】超异构计算
本文探讨了计算机架构发展的黄金十年，重点介绍了异构计算和超异构计算的概念及其在AI芯片发展中的应用。文章首先回顾了AI芯片发展的三个阶段，随后详细阐述了异构计算的优势和应用场景，如性能飞跃、灵活定制、降低成本和降低功耗。接着，文章分析了超异构计算的出现背景、基本特征及其面临的挑战，包括软件层的复杂性和硬件定义软件与软件定义硬件之间的权衡。最后，展望了超异构计算的未来，强调了跨平台统一计算架构的重要性，以及构建开放生态系统的必要性。
阿里云引领智算集群网络架构的新一轮变革
11月8日至10日，CCF ChinaNet（中国网络大会）在江苏张家港召开，众多院士、教授和技术领袖共聚一堂，探讨网络未来发展方向。阿里云研发副总裁蔡德忠发表主题演讲，展望智算技术发展趋势，提出智算网络架构变革的新思路，发布高通量以太网协议和ENode+超节点系统规划，引起广泛关注。阿里云HPN7.0引领智算以太网生态蓬勃发展，成为业界标杆。未来，X10规模的智算集群将面临新的挑战，Ethernet将成为主流方案，推动Scale up与Scale out的融合架构，提升整体系统性能。
阿里云引领智算集群网络架构的新一轮变革
11月8日至10日，CCF ChinaNet（中国网络大会）在江苏张家港召开，众多院士、教授和技术领袖共聚一堂，探讨网络未来发展方向。阿里云研发副总裁蔡德忠发表主题演讲，展望智算技术发展趋势，提出智算网络架构变革的新思路，发布高通量以太网协议和ENode+超节点系统规划，引起广泛关注。阿里云HPN7.0引领智算以太网生态蓬勃发展，成为业界标杆。未来，X10规模的智算集群将面临新的挑战，Ethernet将成为主流方案，推动Scale up与Scale out的融合架构，提升整体系统性能。245/300
阿里云引领智算集群网络架构的新一轮变革
11月8日~10日在江苏张家港召开的CCF ChinaNet（即中国网络大会）上，众多院士、教授和业界技术领袖齐聚一堂，畅谈网络未来的发展方向，聚焦智算集群网络的创新变革。