运维123 - SparseCore
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Google TPU：从芯片、SuperPod到AIDC系统革命
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date: 2026-02-01T00:55:02+00:00
description: Google TPU：从芯片、SuperPod到AIDC系统革命当 ChatGPT 掀起全球 AI 浪潮，人们惊叹于大语言模型的智能飞跃，却鲜有人知晓：支撑这些 "超级大脑" 运转的，是一场从芯片到数据中心的底层技术革命。谷歌，作为 AI 领域的隐形领航者，耗时十年打造了一套从定制芯片到光交换网络的全栈解决方案，构建起难以逾越的 AI 算力护城河。算力焦虑催生的 "曼哈顿计划"随着 Transformer 模型的崛起，AI 对算力的需求呈指数级增长。谷歌当时测算，若沿用传统架构，要支撑未来的 AI 研发，数据中心数量将不得不翻倍——这不仅意味着巨额成本，更会陷入能源消耗的死局。一场代号堪比 "曼哈顿计划" 的算力革命就此启动：谷歌摒弃了 "堆硬件" 的传统思路，提出以 "超级计算机"（Superpod）为核心的全新设计理念。最新的 Ironwood Superpod 堪称算力怪兽：集成 19216 个 Ironwood TPU 芯片，拥有 42.5 Exaflops 的 FP8 算力（相当于每秒 4.25 亿亿次浮点运算），搭配 1.77 PB 可直接寻址的共享 HBM 内存，再加上第三代液冷基础设施，形成了一个自给自足、高效运转的算力单元。这套系统的核心创新，在于打破了计算、网络、供电、散热的孤立设计，将所有关键组件深度整合。每个机架都是一个完整的功能模块，既包含负责计算的 TPU 托盘、管理调度的 CPU 主机，也集成了高速互连的铜缆与光纤、高效散热的液冷系统，实现了 "即插即用" 的规模化扩展。机器的心脏：Ironwood TPU 的硬核进化如果说 Superpod 是谷歌 AI 工厂的 "厂房"，那么 Ironwood TPU 芯片就是驱动一切的 "发动机"。作为首款采用双计算 Die 设计的 TPU，它在性能和扩展性上实现了质的飞跃。每个 Ironwood 托盘搭载 4 颗 TPU 芯片，单颗芯片就能提供 4614 TFLOPS（FP8）的算力，配备 192 GiB HBM3E 高带宽内存和 1.2 TB/s 的 I/O 带宽——这样的硬件配置，专为大规模 AI 模型训练量身定制。更关键的是，谷歌为 TPU 设计了 18 个 OSFP 光模块接口，让芯片具备了直接进行高速板外互连的能力，为后续的大规模集群组网打下基础。从 TPUv2 到 Ironwood，谷歌用八代产品实现了性能的指数级增长：Ironwood 的算力是上一代 TPUv5p 的 10 倍以上，每瓦性能提升约 2 倍。这背后，是谷歌对芯片架构的持续打磨，更是 "专用计算" 理念的胜利——相较于通用 GPU，TPU 针对 AI 张量计算进行了极致优化，在相同功耗下能释放数倍算力。连接的艺术：破解集群扩展的百年难题强大的单芯片若无法高效协同，就如同分散的士兵难以形成战斗力。当 AI 模型需要数千甚至数万个 TPU 协同工作时，网络连接成为最大的瓶颈。传统电子分组交换（EPS）技术存在三大致命缺陷：光、电、光转换导致的高功耗、数据包解码带来的高延迟，以及需要频繁升级的高昂成本。谷歌给出的解决方案堪称颠覆性：用 "镜子" 取代电子，研发出光路交换机（OCS）。这套系统的核心是微型反射镜（MEMS）阵列，工作原理类似软件控制的 "铁路道岔系统"——无需解码数据包，只需调整镜面角度，就能将输入的 "光束列车" 直接引导到指定输出 "轨道"，全程无电信号参与，实现纯光学传输。OCS 带来了三大核心优势：一是速率无关，兼容任何光模块，无需随网络升级更换设备；二是超低延迟，光路直通避免了信号转换的耗时；三是极致节能，功耗仅为传统电子交换机的 3%（108W vs 3000W）。变形金刚式的灵活性：算力资源的智能调度OCS 的真正魔力，在于其动态可重构性。一个拥有 4096 个 TPU 的 Superpod 资源池，能根据任务需求实时 "切片"：既可以分割成多个小集群服务于中小型训练任务，也能整合为超大集群支撑千亿参数模型训练，资源利用率大幅提升。更重要的是，OCS 具备强大的故障绕行能力。在大规模训练中，即使 0.5% 的节点出现故障，没有 OCS 的系统有效吞吐率会急剧下降，而谷歌的系统能通过动态重路由，将性能损失降到最低。这种韧性，对于需要连续数周甚至数月的 AI 模型训练至关重要。谷歌并未止步于机架间连接，而是将 OCS 理念延伸到整个数据中心网络（DCN）。他们用 OCS 替代了传统 DCN 中功耗最高、成本最昂贵的 "主干交换机层"，实现了从芯片间互联到数据中心互联的统一架构。这套 "行星级" 网络支持增量扩展——只需添加新的 TPU 集群块，就能轻松提升算力，无需对核心网络重新布线，极大降低了扩展成本。秘密武器：专为现实 AI 设计的 SparseCore如果…