#码力全开·技术π对#TPUv5的架构相比前代有哪些突破？
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架构
蘑菇爱吃苦
2025-06-26 09:36:39
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力提升：BF16浮点算力达459 TFLOPS（v4为275 TFLOPS），INT8算力达918 TOPS，整体性能提升2-2.8倍，尤其针对LLM训练和嵌入密集模型优化显著。
内存与带宽增强：HBM容量增至95 GB（v4为30 GB），带宽提升至2765 GB/s（v4为1228 GB/s），芯片间互连带宽达4800 Gbps（v4为2400 Gbps），支持更大规模数据并行处理。
可扩展性：通过3D环形拓扑和多Pod互联（单Pod 8960芯片），支持数万个TPU芯片级联，构建PB级超算集群，满足超大规模模型需求。
软件生态：深度整合JAX/PyTorch/XLA，支持OpenXLA编译器，优化分布式训练效率，并引入Multislice技术实现跨Pod任务调度。