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TPU與GPU的全面比較 : 產業變局、技術差異與未來競局
December 1, 2025
隨著AI技術高速發展，各大雲端與科技企業開始重新檢視其運算基礎，而「TPU是否會取代GPU」成為業界高度關注的議題。近期市場傳出大型企業可能改採Google TPU，使得業界開始討 論：在AI大模型與資料中心時代，GPU仍是主角嗎？還是TPU、專用AI晶片（ASIC）將成為下一代主流？
本文結合TPU技術解析與市場觀點，完整整理兩者的差異、優勢、限制與新一波產業變化。
Google is making a fast specialized TPU chip for edge
▎1. TPU是什麼？為何引起產業關注？
TPU（張量處理器, Tensor Processing Unit）是 Google 專為 AI、機器學習而設計的「專用加速晶片」。不同於 通用型CPU（中央處理器）或 GPU（圖形處理器），TPU完全針對神經網絡運算做最佳化，能大幅加速像ChatGPT、Gemini這類大型語言模型的訓練與推論。
CPU : 通用，各類運算皆可，但AI運算速度一般
GPU : 適合大量並行運算、AI深度學習訓練、繪圖
TPU : 極致為AI而生，特別針對深度學習模型（如矩陣乘法、卷積運算）效能為最強
≣ 日常生活中的TPU :
現在用的Google搜尋、翻譯甚至Android手機上的語音/影像強化功能，背後其實都用到TPU算力！尤其是Google Gemini、T5、BERT等最熱門AI模型，全部都是在TPU上訓練和運行。
≣ TPU架構有什麼厲害？
傳統GPU是以「數千個CUDA核心」並行運作，而TPU的核心特色是「脈動陣列（Systolic Array）」架構。
Systolic Array : 利用超大量「乘加」單元交錯傳遞資料，類似心臟博動一樣高效傳資料，專為AI的矩陣密集運算設計，吞吐量驚人！
能效比爆表 : TPU訓練同樣模型時，每瓦運算效能大幅領先傳統GPU，代表省電、省錢又環保。
▎2. GPU的定位 : 從圖形處理到AI主力
GPU（Graphics Processing Unit）原本為3D圖形渲染設計，但其天生的「高度並行架構」讓它非常適合AI的向量／矩陣運算，因此從2012年深度學習崛起後，GPU成為AI發展的核心。
GPU優勢包括 :
通用性強 : 能處理 AI、科學運算、圖形、模擬等多類任務
生態完整 : 支援 TensorFlow、PyTorch、JAX… 各種框架
硬體多樣化 : 可購買卡片、伺服器、雲端服務等多種形式
彈性高 : 適合研究、開發、自訂模型、動態計算圖等需求
因此NVIDIA在企業 AI、資料中心、HPC領域建立長期領先地位。
▎3. TPU vs GPU : 核心差異比較
比較項目 | TPU（Google 自研） | GPU（NVIDIA 代表） |
設計目的 | 專為AI模型運算設計 (神經網路最優) | 原為繪圖，後擴展AI運算 |
架構 | Systolic Array（脈動陣列）, 超大量 MAC 單元 | CUDA並行核心，適應多種任務 |
運算強度 | 大型AI訓練/推論效能最高 | 廣泛支援遊戲、運算、AI 研究 |
支援框架 | 最佳化TensorFlow、JAX、有限支援PyTorch | 幾乎全框架支援，PyTorch & TensorFlow |
擴展性 | Cloud TPU Pod可串萬顆 | 多顆GPU串接（如 NVLink） |
取得方式 | Google Cloud雲端服務租用 | 市售顯卡、伺服 器/雲端平台皆可 |
台灣產業鏈 | 台積電、PCB、散熱、機構件等多家皆受惠 | 台積電為製造核心，零組件/板卡亦受惠 |
簡單說 : GPU是瑞士刀（通用且靈活）、TPU是手術刀（專注且高效）
兩者各有優勢，選擇取決於具體的應用場景、框架偏好和部署環境，但是不管是GPU還是TPU，都是由台積電代工！
▎4. 為何業界開始討論「TPU會不會取代GPU」？
近期報導指出，大型科技企業（如Meta）可能在資料中心改用Google TPU作為AI計算基礎。
這件事在市場造成極大震撼，原因包括 :
TPU能效比與成本優勢逐漸提升在大規模AI訓練與推論上，TPU在成本／效能比上可能勝過GPU。
企業開始尋求降低AI訓練成本LLM（大型語言模型）訓練成本極高，TPU的高能效成為吸引力。
雲端業者偏好專用ASIC專用AI晶片可降低功耗、縮小成本、提高吞吐量，符合雲端需求。
這些變化使得市場開始討論 : GPU的AI主導地位是否會受到挑戰？
▎5. NVIDIA的回應 : GPU地位仍穩固
GPU的通用性與完整生態是最大護城河
未來不是「二選一」，而是多種AI加速器並存
即使有競爭，AI市場增長速度巨大，足夠容納多方玩家
換言之，NVIDIA認為TPU的崛起是自然趨勢，但GPU的應用範圍太廣，不會被輕易取代。
只要把台積的投片規劃、Google的推理策略、以及NVIDIA的工具鏈生態放在同一張地圖上，就會看到真正的AI終局 : 混合架構。
不是ASIC幹掉GPU、不是GPU擠死TPU，而是CPU + GPU + ASIC同時存在，把各自最擅長的工作做到極致。
▎6. 未來趨勢判斷 : 不是取代，而是分工
可以說TPU在擴大AI的地基，而NVIDIA則站在那座地基上往上長。這兩者不是互相抵銷，而是互相推動。
這也是為什麼Google明明有能力100%使用TPU，卻依然是NVIDIA的大客戶，因為TPU與GPU 的分工從架構層就不衝突 :
海量推論用ASIC（TPU等專用晶片）
複雜推論與訓練用GPU
這樣的混合架構能同時壓低TCO也能縮短Time-to-Result，而這兩項才是企業決定預算配置的真正關鍵。
真正的戰場從來不是晶片規格，而是時間、效率與生態系。理解這點，就不會被短線敘事牽著走。
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