TPUv7推理性能
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【背景】2026年11月5日,SemiAnalysis发布报告指出,谷歌第七代张量处理单元(TPUv7 Ironwood)在长上下文、多轮智能体推理基准(AgentX)上展现出显著的成本效益优势。在FP8精度下,TPUv7运行GLM-5.2模型时每美元token产出达NVIDIA B200/B300及AMD MI355X的1.2至2.7倍;在Qwen3.5上,其每美元性能为GB300 FP4模式的1.67倍。
然而,争议在于NVIDIA凭借原生FP4支持在GLM-5.2上仍保持3.5至3.6倍的领先优势,而TPUv7尚无原生FP4支持。此外,部分结果由Google、RadixArk和Inferact分别提交,未经独立复现。尽管TPUv7在特定场景下具备竞争力,但NVIDIA的软件生态壁垒(CUDA Moat)及其在高端FP4推理上的绝对性能仍是主要阻碍。随着Meta等外部客户开始在生产环境中使用TPU,市场格局正在发生微妙变化。
How it got here
SemiAnalysis首次公开报道谷歌向外部客户销售TPU,并预测Oracle、OpenAI、Anthropic和Meta将成为客户。
newsletter.semianalysis.com ↗SemiAnalysis发布TPUv7在InferenceX单轮工作负载上的首批第三方结果,显示在Qwen3.5 FP8模式下,TPUv7每美元性能比B200/B300高50%。
newsletter.semianalysis.com ↗Tom's Hardware报道Meta确认在其数据中心生产环境中运行谷歌TPU推理,通过新的PyTorch原生SGLang引擎实现,无需JAX移植。
tomshardware.com ↗谷歌与Meta联合发布TorchTPU论文,介绍一种混合Eager/Compiled架构,旨在实现PyTorch在TPU上的原生执行。
arxiv.org ↗