张量处理器

张量处理器（英语：tensor processing unit，缩写：TPU）是Google为机器学习全定制的人工智能加速器专用集成电路，专为Google的深度学习框架TensorFlow而设计。
与图形处理器（GPU）相比，TPU采用低精度（8位）计算，以降低每步操作使用的晶体管数量。降低精度对于深度学习的准确度影响很小，但却可以大幅降低功耗、加快运算速度。同时，TPU使用了脉动阵列的设计，用来优化矩阵乘法与卷积运算，减少I/O操作。此外，TPU还采用了更大的片上内存，以此减少对DRAM的访问，从而更大程度地提升性能。
Google在2016年的Google I/O年会上首次公布了TPU。不过在此之前TPU已在Google内部的一些项目中使用了一年多，如Google街景服务、RankBrain以及其旗下DeepMind公司的围棋软件AlphaGo等都用到了TPU。而在2017年的Google I/O年会上，Google又公布了第二代TPU，并将其部署在Google云平台之上。第二代TPU的浮点运算能力高达每秒180万亿次。

第一代

第一代的TPU使用8-bit矩阵乘法引擎，透过PCIe 3.0与CISC指令操作。芯片为28nm制程，die ≤ 331 mm²，700 Mhz，功耗在28至40瓦。

第二代

第二代于2017年五月发表。

第三代

第三代于2018年五月发表。