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    thep1atform评论称，tpu并不复杂，更像是雷达应用的信号处理引擎，而不是标准的x86衍生架构。，虽然tpu有很多矩阵乘法单元，但tpu比“gpu在思路上更接近浮点单元协处理器”，tpu没有任何存储程序，仅执行从主机送的指令。
    由于要获取大量的权重并将这些权重送到矩阵乘法单元，tpu上的dram是作为一个独立的单元并行运行。同时，矩阵乘法单元通过减少统一缓冲区的读写降低能耗，也就是进行所谓的“脉动运行”（systo1）。
    tpu有两个内存，还有一个用于存储模型中参数的外部dram。参数进来以后，从矩阵乘法单元的上层开始加载。同时，可以从左边加载激活，也就是“神经元”的输出。这些都以“systo1ic”脉动的方式进入矩阵单元，然后进行矩阵相乘，每个周期可以做64，ooo次累积。
    鉴于大多数使用机器学习的公司（除了facebook）都使用cpu做推理，因此谷歌tpu论文将英特尔“hae11”xeopu做了对比，而且从数据可以后者在多维度推理方面
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