Google TPUs: Von 2013 bis TPU v7 – Ein Wettbewerb mit Nvidia

Key Takeaway

Die Entwicklung der Google TPUs von 2013 bis TPU v7 demonstriert, dass spezialisierte Tensor‑Processor durch kontinuierliche, inkrementelle Verbesserungen in Performance, Effizienz und Skalierbarkeit zu einer ernsthaften Konkurrenz für Nvidia‑GPU‑basierte Systeme werden und damit die Hardware‑Strategie von Google in datenintensiven KI‑Anwendungen entscheidend beeinflussen.

Summary

• Historischer Ursprung
  • 1970er‑Jahre: Systolic‑Arrays von Kung & Leiserson legen die theoretische Basis.
  • 2013: Google startet das TPU‑Programm, um beim großen Deep‑Learning-Scale mitzuhalten.
• Entwicklung der TPU‑Generationen
  1. TPU v1 (2015) – PCIe‑verbundener Co‑Processor, nur Integer, inference‑only, kosteneffizient, 2015 im Datacenter.
  2. TPU v2 (2017) Training & inference, HBM, zwei Matrix‑Multiply‑Units, bfloat16.
  3. TPU v3 (2018) – Mehr Bandbreite, höhere Clock, vier Matrix‑Multiply‑Units.
  4. TPU v4 / v4i (2021) – Training + inference, optionales Liquid‑Cooling (v4) oder nur inference (v4i).
  5. TPU v5p / v5e (2023) – v5p: 2.8× schneller LLM‑Training, SparseCores; v5e: kosteneffizient.
  6. TPU v6e (2024) – 4.7× höhere Peak‑Performance, doppelte HBM & ICI, 3. Reihe SparseCore.
  7. TPU v7 (2025) – Weiterentwicklungen, Fokus auf ultra‑große Embeddings.
• Markt‑ und Brancheneffekte
  • Google’s TPU‑Verkauf an Dritte (Meta usw.) treibt ein „Vibe‑Shift“ von Nvidia zu Google.
  • Alphabet‑Aktie profitiert durch steigenden ROI.
  • Konkurrenz zu Nvidia wächst, da GPUs traditionell das „CISC‑RISC‑Contest“ dominierten.
• Vergleich zu Apple
  • Apple entwickelt intern M‑Series SoCs; TPUs folgen ähnlichen inkrementellen Strategien.
  • Beide Firmen nutzen vollen Stack‑Kontrolle zur Optimierung.
• Software‑Stack und Ökosystem
  • Erwähnung der Diskussion um CUDA‑Dominanz vs. TPU‑Software‑Wartung.
  • Google bietet eigene APIs (TPU‑VM, Cloud‑TPU) und SparseCore‑Optimierungen.
• Rolle von Investitionen
  • 2016‑2020: $3 B pro Jahr in ML‑DSA‑Startups, viele davon ausgerichtet auf spezifische Hardware.
  • Google investiert kontinuierlich in Hardware‑und‑Software‑Integration.
• Wirtschaftlicher Einfluss
  • TPU‑Verkäufe generieren neue Einnahmenquellen.
  • Reduktion von Betriebskosten durch effiziente Hardware (HBM, SparseCores).
• Fazit
  • TPUs zeigen, dass spezialisierte Architekturen über Jahre hinweg signifikant skalieren können und als ernsthafte Alternative zu GPU‑basierte Workloads gelten.
  • Die Hardware‑Strategie von Google verschiebt das Gleichgewicht im KI‑Hardware‑Markt.

Related queries

Wie unterscheiden sich die TPU‑Generationen hinsichtlich Performance und Einspeisetyp?

Welche Rolle spielt die SparseCore‑Technologie in den neuesten TPUs?

Inwiefern hat die Verfügbarkeit von TPUs von Google die Nachfrage nach Nvidia‑GPUs beeinflusst?

Quelle: https://thechipletter.substack.com/p/tpu-mania