2025 年 11 月 6 日谷歌發(fā)布的 TPU Ironwood 芯片，需與特定存儲、互聯(lián)、軟件及散熱組件深度搭配，才能實現(xiàn) “四倍性能提升” 與 “百萬級商用部署”，這些組件共同構成其完整算力生態(tài)，也是挑戰(zhàn)傳統(tǒng) AI 算力方案的關鍵。
高帶寬存儲（HBM）與共享內(nèi)存：解決數(shù)據(jù) “供給不足”
Ironwood 單芯片集成 192GB HBM，容量較前代提升 6 倍，內(nèi)存帶寬達 7.2Tbps，直接破解 “算力強但數(shù)據(jù)傳得慢” 的瓶頸。更關鍵的是，9216 顆芯片可共享 1.77PB 高帶寬內(nèi)存，處理千億參數(shù)大模型時無需反復 “搬運數(shù)據(jù)”，Anthropic 測試顯示，Claude 模型的數(shù)據(jù)訪問效率因此提升 3 倍以上，間接縮短迭代周期。
光電路交換與互聯(lián)網(wǎng)絡：保障集群 “協(xié)同不卡頓”
Ironwood 搭載谷歌自研光電路交換技術，將芯片間傳輸延遲降至微秒級，還支持 “故障自動路由”，鏈路中斷時毫秒內(nèi)切換備用路徑，確保模型訓練不中斷。其 “扁平化” 互聯(lián)架構減少數(shù)據(jù)傳輸中間節(jié)點，9216 顆芯片協(xié)同效率提升 40%，避免算力浪費。
AI 框架與云調(diào)度系統(tǒng)：讓芯片 “會干活、好調(diào)用”
Ironwood 的軟件搭檔是 TensorFlow 框架與谷歌云調(diào)度系統(tǒng)。TensorFlow 針對 FP8 計算格式優(yōu)化，自動拆解訓練任務適配芯片架構；云調(diào)度系統(tǒng)支持靈活調(diào)用 “單顆 - 小集群 - 全 POD” 資源，中小團隊無需巨額投入即可逐步擴容，讓算力快速落地商用。
高效散熱系統(tǒng)：維持芯片 “穩(wěn)定跑滿性能”
Ironwood 采用 “液冷 + 風冷” 混合散熱，核心單元液冷直觸控溫 50℃以下，外圍風冷輔助，散熱效率較傳統(tǒng)方案提升 50%。滿負載運行時溫度波動不超 3℃，避免性能降頻，算力利用率保持 95% 以上，較散熱不佳方案提升 15%。
這種 “硬件 + 配套” 一體化設計，讓 Ironwood 的四倍性能切實落地，在 Anthropic 等場景中具備 “高性價比 + 高可靠性” 優(yōu)勢，也為 AI 芯片發(fā)展提供 “拼協(xié)同” 的新思路。
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