192GB内存+42.5 ExaFlops｜谷歌Ironwood TPU如何重构AI推理生态？

① 事件背景

2025年4月9日，谷歌云副总裁Amin Vahdat在旧金山Moscone中心舞台，首次展示搭载9216颗芯片的Ironwood TPU Pod（计算单元集群）。这款耗时三年研发的芯片，直接对标英伟达两周前发布的B200，双方在三个维度展开交锋：

• 算力竞赛：单芯片4614 TFLOPS的FP8算力，超越B200的4500 TFLOPS
• 内存革命：192GB HBM容量是前代Trillium的6倍，带宽达7.2Tbps
• 能耗博弈：每瓦性能29.3 TFLOPS，较英伟达H200提升35%

[案例]某自动驾驶公司架构师李工透露："Ironwood的延迟从15ms降至5ms，让实时路况决策成为可能，但软件适配成本增加了30%…"

② 技术拆解

Ironwood的创新可概括为"三级火箭式升级"：

1. 存储突破：8组HBM3e内存模块，采用3D堆叠技术将容量密度提升至24GB/mm²。相比传统GDDR6，其带宽功耗比优化67%
2. 计算革新：首款支持动态FP8（可变精度浮点）的TPU，使MoE模型（混合专家系统）的推理吞吐量提升5倍
3. 互连进化：1.2Tbps ICI（芯片间互连）带宽，通过Jupiter光电路交换机实现＜1μs的跨节点延迟

"这种架构真能解决万亿参数模型的显存碎片问题吗？"某AI实验室负责人质疑道。

③ 行业影响

医疗、金融、自动驾驶成最大受益领域：
• 基因测序：Ironwood使全基因组分析从72小时压缩至8小时
• 高频交易：256芯片集群处理千亿级订单的延迟＜5ms
• 多模态推理：支持20路8K视频流实时解析，较B200快2.3倍

[案例]某药企CTO表示："用9216芯片集群筛选抗癌化合物，效率提升100倍，但电费暴涨让CFO差点崩溃…"

④ 开发者指南

# FP8混合精度推理示例（JAX框架）
import jax 
from jax.experimental import pallas

def moe_inference(params, inputs):
    expert_gates = jax.nn.softmax(inputs @ params['gate']) 
    outputs = pallas.pallas_call(
        lambda x: jnp.dot(x, params['expert']),
        out_shape=jax.ShapeDtypeStruct(inputs.shape, jnp.float8),
        in_specs=[pallas.BlockSpec(axis=(0,1))],
        grid=(9216,)  # 全集群并行
    )(inputs)
    return (expert_gates * outputs).sum(axis=0)

关键提示：需使用Google Cloud的Pathways v3 API实现动态负载均衡

⑥ 体验地址

• A2A协议文档：https://google.github.io/A2A/#/

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