谷歌的TPU2硬件宛如一座深藏不露的寶藏，知曉其存在的研究人員寥寥無幾，他們能通過TRC直接觸及。這個“高度選擇性”的項目，充滿了諸多謎團。單是這一點，就足以令人稱奇。如此獨特的資源，為何對其訪問設有如此嚴格的限制？

TPU2與TRC的關系

TPU2的研究云（TRC）僅供少數人訪問，這通道顯然是為研究人員量身打造的。這表明谷歌對TPU2項目有著明確的目標定位。它并非面向大眾，而是專門為那些專注于特定領域的研究者開放。這與大眾可以隨意使用的云計算資源有著根本的不同。此外，TRC如同一個門檻，限制了TPU2用戶的范圍。在硬件訪問機制中，這顯得格外特別，使得TPU2宛如深藏不露的珍貴寶石。

這種做法只允許極少數人通過TRC訪問TPU2，這難道不是限制了其潛在價值的深入挖掘嗎？

TPU2連接的隱藏性

在主板處理能力或PCI-E吞吐量未超負荷之前，谷歌從未公開透露連接到服務器主板上的TPU數量。這種隱秘的做法讓人難以捉摸。谷歌此舉或許出于多方面考量。一方面是為了技術層面的保密，另一方面或許是為了減少外部干擾。而且，即便是在將每個TPU2板連接到兩個處理器板的過程中，谷歌也不希望增加自身對拓撲結構的安裝、編程和調度復雜性的混淆。這種復雜的連接方式，在硬件領域堪稱獨樹一幟。

難道隱藏TPU2連接狀況就能保證其安全性和穩定性的提升嗎？

TPU2與至強芯片的配比

TPU2芯片與至強處理器之間的比例是2比1，這與GPU加速器在深度學習任務中的4比1或6比1的比例有著顯著差異。這表明TPU2與處理器之間存在著緊密的耦合關系。據推測，這個2比1的配比可能是谷歌經過大量實驗得出的最佳比例。不同的配比在數據處理速度和能效等方面會產生不同的影響。特別是在深度學習任務的數據運算和處理上，這種配比或許能展現出更高的效率。

這種配比與傳統的GPU加速器配比相較，是否預示著未來硬件配比的新潮流？

機柜內硬件關聯

TPU2機柜內部的聯系相當神秘，我們并不清楚一個機柜中的CPU與TPU2芯片是如何相互連接的。TPU2芯片在共享數據時，還需依賴超網格的連接。處理器池本應提供機柜的超網格拓撲圖，以便明確哪些TPU2芯片能夠用于執行任務。這種模糊不清的連接方式，是谷歌技術中的一個謎團，外界難以知曉其具體的邏輯和運作機制，或許這與核心技術的保密策略有關。

在難以弄清楚CPU和TPU2芯片在機柜內是如何相互關聯的情況下，我們能否推測出它們之間關聯的大致原理？

TPU2運算處理模式的優勢

TPU2芯片無需處理多任務、虛擬化或多租戶，柜上的運算任務由CPU承擔。這種運算處理方式頗具特色。它使得TPU2能專注于特定任務，將復雜的管理和多任務處理工作交給CPU。這樣做減輕了TPU2的工作負擔，同時充分發揮了CPU在管理方面的優勢。在運算處理過程中，這樣的安排有助于提升整體運算效率和資源分配的合理性。

CPU負責統一管理復雜事務，而TPU2則專注于運算，這種模式能否應用到其他硬件設備上？

TPU2的性能與比較

研究人員雖然能夠連接到一定數量的TPU2芯片集群，但要擴展到整個機柜卻面臨挑戰。每個機柜都有其特定的性能表現，比如FP16運算能力在每瓦100至115之間。然而，目前尚無足夠的信息來將TPU2機柜與英偉達Volta等商用產品進行對比。谷歌的TPU2從第一代到第二代，其與CPU的關系發生了變化，但在市場比較方面，卻缺乏足夠的信息來明確其定位。

在信息不足，無法與其他產品進行對比的情況下，TPU2的市場價值又該如何進行準確的評估？

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