⚙️ “Google TPU – ชิปที่เกิดมาเพื่อยุค AI Inference” บทความนี้เจาะลึกการพัฒนา Google TPU (Tensor Processing Unit) ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการประมวลผล AI โดยเฉพาะ และกำลังกลายเป็นข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ของ Google Cloud ในยุค AI inference 🏛️ จุดเริ่มต้นของ TPU Google เริ่มพัฒนา TPU ตั้งแต่ปี 2013 หลังจากคำนวณว่าหากผู้ใช้ Android ใช้ voice search เพียงไม่กี่นาทีต่อวัน บริษัทจะต้อง เพิ่มขนาดศูนย์ข้อมูลเป็นสองเท่า ซึ่งเป็นภาระมหาศาล ทั้งด้านการเงินและโลจิสติกส์ จึงเกิดแนวคิดสร้าง ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) ที่ออกแบบมาเพื่อรัน TensorFlow โดยเฉพาะ 🔄 ความแตกต่างระหว่าง TPU และ GPU GPU ถูกออกแบบมาเพื่อกราฟิกและงานทั่วไป แต่ TPU ใช้สถาปัตยกรรม Systolic Array ที่ลดการอ่าน/เขียนข้อมูลจากหน่วยความจำ ทำให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงกว่า และเหมาะกับงาน inference ที่ต้องการ throughput สูงและ latency ต่ำ 📊 ตัวเลขประสิทธิภาพ รุ่นใหม่ล่าสุด TPUv7 (Ironwood) มีประสิทธิภาพ 4,614 TFLOPS (BF16) เทียบกับเพียง 459 TFLOPS ของ TPUv5p พร้อมแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงถึง 7,370 GB/s ซึ่งเหนือกว่ารุ่นก่อนหลายเท่า นักพัฒนาและลูกค้าหลายรายยืนยันว่า TPU ให้ performance per dollar และ per watt ดีกว่า GPU ในงานที่เหมาะสม 🌐 ปัญหาและโอกาสในการใช้งาน แม้ TPU จะทรงพลัง แต่การใช้งานยังจำกัดเพราะ ecosystem ของ Nvidia CUDA ครองตลาดมานาน ขณะที่ TPU ใช้ TensorFlow/JAX และเพิ่งเริ่มรองรับ PyTorch อย่างจริงจัง อีกทั้ง TPU ยังมีให้บริการเฉพาะบน Google Cloud เท่านั้น ทำให้หลายองค์กรลังเลที่จะพึ่งพาเพียงแพลตฟอร์มเดียว 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ เหตุผลที่สร้าง TPU ➡️ ลดภาระศูนย์ข้อมูลจากการใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้น ➡️ ASIC ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับ TensorFlow ✅ จุดเด่นของ TPU ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Systolic Array ลด bottleneck หน่วยความจำ ➡️ ประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงกว่า GPU ✅ ตัวเลขสำคัญ ➡️ TPUv7: 4,614 TFLOPS (BF16), 192GB memory, 7,370 GB/s bandwidth ➡️ ดีกว่า TPUv5p หลายเท่า ‼️ ข้อจำกัดและความเสี่ยง ⛔ Ecosystem ยังไม่แข็งแรงเท่า CUDA ⛔ ใช้งานได้เฉพาะบน Google Cloud ทำให้เสี่ยงต่อ vendor lock-in https://www.uncoveralpha.com/p/the-chip-made-for-the-ai-inference