當地時間4月9日，谷歌公司在美國舉行了“Google Cloud Next 25”大會，正式發布了專為AI量身打造的第七代TPU（Tensor Processing Unit）加速器“Ironwood”，這是谷歌首款專為推理設計的TPU，可驅動思考型（thinking）和推理型（inferential）模型，單芯片峰值算力可達4,614 TFLOPs。
據介紹，Ironwood是谷歌首款在其張量核和矩陣數學單元中支持 FP8 計算的 TPU，此前谷歌的 TPU 僅支持用于推理的 INT8 格式和處理以及用于訓練的 BF16 格式和處理。Ironwood 芯片還擁有第三代 SparseCore 加速器，該加速器首次在 TPU v5p 中首次亮相，并在去年的 Trillium 芯片中得到了增強。SparseCore 芯片最初旨在加速推薦模型，這些模型利用嵌入來跨用戶類別進行推薦。Ironwood 芯片中的第三代 SparseCore 編碼了各種算法，以加速金融和科學計算，但具體細節未透露。
Ironwood還大幅增加高頻寬內存（HBM）容量，每顆芯片的HBM容量提高到了192GB，達到了Trillium的6倍，可處理更大型的模型和數據集運算，減少頻繁的數據傳輸需求，提升整體性能。同時，HBM帶寬也大幅提升，Ironwood單顆芯片的內存帶寬可達7.2Tbps，是Trillium的4.5倍。如此高速的帶寬可確保數據快速存取。
谷歌還強化了Ironwood芯片間互連（Inter-Chip Interconnect，ICI）帶寬，雙向傳輸提高至1.2Tbps，是Trillium的1.5倍，如此一來加速芯片間的通信，提升大型分布式訓練和推理的效率。
△Ironword 封裝包括計算芯片上方的中央小芯片，以及沿頂部邊緣的HBM上方的另外兩個小芯片。這些無疑是谷歌用于將 TPU 芯片電氣連接成 pod 的芯片間互連 （ICI） 的 I/O 芯片。更大的 TPU 聚合與谷歌的“Jupiter”光電路開關進一步捆綁在一起。
總體來看，得益于計算核心、HBM等多方面的提升，Ironword單芯片峰值算力可達4,614 TFLOPs，達到了上一代 Trillium的10倍。
▲近三代谷歌TPU產品比較
在提升性能的同時，谷歌還提升了“Ironwood”能效表現。據介紹，相比 2024年推出的第六代TPU “Trillium”，Ironwood的性能功耗比達到了Trillium的2倍。Ironwood 還可結合先進的液冷解決方案和芯片設計優化，即使持續面對繁重AI工作負載，也能維持相比標準氣冷高出近2倍的性能。
Ironwood 根據客戶對AI工作負載的需求提供2種規模配置，分別是面向推理的256個計算引擎的版本、面向訓練的9,216個計算引擎的版本。
當擴展至每個Pod達到9,216顆晶片時，總運算能力可達42.5 Exaflops，是世界上最大的超級電腦El Capitan的24倍以上，El Capitan每個Pod僅提供1.7 Exaflops。由于Ironwood提供大規模運算能力，能夠支持最嚴苛的AI工作負載，例如用于訓練和推理、具備思考能力的超大型密集LLM或MoE。
Ironwood 還配備增強版的SparseCore，這是一種專門用于處理進階排序和推薦系統工作負載常見的超大規模嵌入加速器。此外，Google DeepMind 開發的機器學習執行階段構架Pathways，可在多個TPU間達成高效的分布式運算。Google Cloud 上的Pathways讓客戶輕易超越單個Ironwood Pod的限制，將數十萬顆芯片組合在一起，快速推進AI發展。
AI芯片競爭激烈之際，英偉達仍處于領先地位，除谷歌外，亞馬遜和微軟等科技巨頭都在發展自家的解決方案，亞馬遜擁有AWS Trainium / Inferentia芯片以及Graviton處理器，微軟則有Maia 100、Cobalt 100芯片?，F在Ironwood加入TPU陣容，有望繼續強化Google Cloud服務。
