大模型技术的持续突破重新激发了人们对AI专用芯片的关注。
在计算任务中专用架构始终具有更高能效比的优势——谷歌TPU正是这一理念的最佳实践案例。
自2015年首次部署于数据中心以来已迭代至第七代产品，在制程工艺与架构设计上均针对机器学习任务进行了深度优化。
当前最新版本TPU不仅推动了Gemini等大模型的技术突破（项目代码库见GitHub仓库：https://github.com/tiny-tpu-v2/tiny-tpu），其发展路径还揭示了硬件创新的独特魅力。
一个由非专业背景学生组成的团队展示了从零构建TPU原型的过程。
他们从理解多层感知机（MLP）这类神经网络基础单元开始，在手动推导网络推理与训练所需的数学运算过程中逐步构建起硬件实现方案。
项目核心设计理念强调”非常规思维优先”原则——在接触外部资料前先尝试直觉性解决方案，并通过这种”逆向发明”方式推导出TPU的关键机制而非简单复制现有设计。
团队刻意避免依赖AI辅助工具解决开发中的小问题：”我们发现每当遇到困难时总习惯求助代码生成工具”项目成员坦言：”希望通过这个实践培养独立解决问题的能力并形成可迁移的技术思维模式”。
本文并非对TPU的完全复刻而是重新发明过程的记录。
作为ASIC芯片代表作的TPU专为加速机器学习任务设计，在执行矩阵乘法等核心运算时效率显著优于多功能GPU架构。
统计显示Transformer模型80-95%计算量集中在矩阵运算环节（CNN模型占比70-80%），而每个矩阵乘法对应深度学习中单个MLP层计算——这种高度集中的计算特征正是TPU实现高效能的基础。
硬件设计基础概念： 时钟周期时序图揭示了数字电路操作的同步特性 Verilog语言作为硬件描述语言允许用类似函数的方式定义模块行为，并最终转化为逻辑门电路组合 示例代码展示信号按时钟周期顺序更新特性： always @(posedge clk) begin b
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