Google LLC今天通过推出Cloud TPU Pods扩展了其云平台，Cloud TPU Pods是针对需要大量计算能力的大型人工智能项目的新基础架构选项。

Cloud TPU Pod本质上是一组在搜索巨头的数据中心中运行的服务器机架。每个机架都装有Google的Tensor处理器单元(如图所示)，这些芯片是为AI应用程序完全构建的定制芯片。该公司使用它们来支持广泛的内部服务，包括其搜索引擎和Google Translate。

到目前为止，在Google Cloud上，TPU只能单独租用。与公司通常用于AI项目的图形卡相比，它们具有许多优势，包括可能更高的速度。去年12月发布的基准测试表明，在执行某些类型的任务时，TPU的性能比Nvidia Corp.的硬件好19%。

单个Cloud TPU Pod包含256或1,024芯片，具体取决于配置。256芯片版本使用Google在2017年首次推出的第二代TPU，峰值速度为11.5 petaflops。1,024芯片的配置又使用了Google的第三代TPU，从而在高端提供了107.5 petaflops的性能。

这些数字使产品进入了超级计算机领域。单个petaflop等于每秒四千万次运算操作，而全球最强大的超级计算机Summit的峰值速度为200 petaflop。

诚然，在处理不如Summit正常处理的复杂数据时，Cloud TPU Pod只能达到最高速度，但是它们仍然强大。Google通过应用程序编程接口提供了硬件，这些接口使AI团队可以像对待单个TPU一样使用TPU。或者，开发人员可以在多个应用程序之间分配Pod的计算能力。

Google Cloud TPU的高级产品经理Zak Stone在博客中写道：“也可以使用称为“切片”的Cloud TPU Pod的较小部分。“我们经常看到ML团队在单个Cloud TPU设备(通常可用)上开发其初始模型，然后通过数据并行性和模型并行性扩展到逐渐扩大的Cloud TPU Pod切片。”

Cloud TPU Pod目前处于测试阶段。早期的客户包括eBay公司和总部位于犹他州的生物技术公司Recursion Pharmaceutical Inc.，后者使用该产品对具有潜在医疗价值的分子进行测试。