ある 2025 年 Google I/O 上正式亮相的 TPU v7（代號 Ironwood） 是 Google 第七代 AI 加速晶片，專為大規模 AI 訓練與推理任務打造。
根據官方資料，新一代 TPU 的效能相較前一代大幅提升 10 倍，單個 Pod 的算力達到 42.5 exaFLOPs，成為目前全球最強的訓練平台之一。
本篇文章將深入解析 TPU v7 的架構設計、效能指標與實際應用場景，並針對 GPU 與其他加速器進行比較，協助開發者與企業技術團隊做出更具策略性的採用判斷。
TPU v7 架構優化與效能突破
TPU v7 是專為生成式 AI、語言模型與多模態推理所設計，其核心設計充分針對當代模型需求做出大幅優化。
Ironwood 架構重點升級
- 更高記憶體頻寬：支援多模型併行訓練與長序列資料處理
- 加強矩陣乘法引擎（MXU）：優化 LLM 訓練效能，推理吞吐量提升 2.3 倍
- 動態節點分配：支援彈性 workload 調度，提升叢集穩定性與能源效率
這些升級也支撐了 Google Gemini 模型的高速迭代與部署規模，並串接至 ジェミニ・ディープシンクモデル 所需的長鏈式邏輯推理處理能力。
實際應用場景與部署模式
TPU v7 並非僅限研究用途，其設計已全面對應產業部署需求，包括雲端服務、大語言模型產品、即時翻譯與資料分析等。
LLM 訓練與微調
以 Gemini 2.5 Pro 為例，其訓練全程皆部署於 Ironwood TPU Pod 上，並支援多地同步協作訓練。若搭配 グーグルAIサブスクリプションプログラム，企業可透過 Vertex AI 呼叫專屬訓練資源。
TPU v7 在 LLM 上的效益
- 大幅減少訓練時間（最高降低 60%）
- 透過 Model Parallelism 可彈性處理 1000 億參數以上模型
- 經典應用：Gemini、Gemini Flash、Veo 3 等模型皆已部署於 TPU v7 上
多模態生成與即時推理
TPU v7 不僅擅長訓練，在即時影音生成、搜尋重建等應用場景中亦展現高效能，特別適合搭配 Veo 3 影片生成模型 そして Imagen 4 圖像模型 進行影像與語音複合任務。
TPU v7 vs GPU：加速器選型比較
許多企業在導入 AI 架構時，常面臨「選用 TPU 還是 GPU？」的抉擇，以下是 TPU v7 與主流 NVIDIA H100 GPU 的比較：
| プロジェクト | TPU v7 (Ironwood) | NVIDIA H100 |
|---|---|---|
| 計算模式 | 專為 AI 訓練／推理設計 | 通用運算平台 |
| 記憶體架構 | 專用高速 HBM 配置 | HBM + NVLink |
| 擴展方式 | Pod 模式，高度模組化 | DGX 系列，需組裝叢集 |
| 雲端整合 | 深度整合於 Vertex AI | 需自行設定或透過第三方服務 |
| 費用対効果 | 長時間訓練具高 CP 值 | 短期訓練具彈性成本優勢 |
若企業導向 LLM 部署與生成式任務，TPU v7 的優勢更加明顯；而短期開發或高度客製場景則 GPU 更具彈性空間。
整合工具與部署建議
使用 TPU v7 的最佳部署方式是透過 Google Cloud 的 Vertex AI 環境，該平台提供完整的模型開發、微調、推理與資源自動調度支援。
建議搭配工具與模型
- Vertex AI：支援按需配置 TPU v7 資源
- Gemini 模型 API：與 TPU 原生整合，提升推理響應速度
- グーグルAIプロフェッショナルアプリケーション：搭配 AlphaFold 3、Co-scientist 等科研應用拓展 TPU 應用邊界
結論：TPU v7 是生成式 AI 基礎設施的核心支柱
TPU v7（Ironwood）不僅代表硬體算力的飛躍，更是生成式 AI 生態系中不可或缺的骨幹。從訓練到推理、從 Gemini 到 Veo，TPU v7 已廣泛佈署在 Google 的核心 AI 工具背後。
若你正在規劃 LLM 部署、模型微調或 AI 基礎建設，TPU v7 絕對值得深入評估與導入。
