GPU的流处理器（SM）就是一种高效的向量处理器，赞单个时钟周期内，可以处理数百到数千次运算。
至于TPU，Google为其设计了MXU作为矩阵处理器，可以在单个时钟周期内处理数十万次运算，也就是矩阵（Matrix）运算。
TPU的核心：脉动阵列
MXU有着与传统CPU、GPU截然不同的架构，称为脉动阵列（systolic array）。之所以叫“脉动”，是因为在这种结构中，数据一波一波地流过芯片，与心脏跳动供血的方式类似。
如图所示，CPU和GPU在每次运算中都需要从多个寄存器（register）中进行存取；而TPU的脉动阵列将多个运算逻辑单元（ALU）串联在一起，复用从一个寄存器中读取的结果。
MXU中的权值阵列专门为矩阵乘法运算进行了优化，并不适用于通用计算。
△脉动阵列中，输入向量与权值矩阵相乘
△脉动阵列中，输入矩阵与权值矩阵相乘
MXU的脉动阵列包含256 × 256 = 65,536个ALU，也就是说TPU每个周期可以处理65,536次8位整数的乘法和加法。
TPU以700兆赫兹的功率运行，也就是说，它每秒可以运行65,536 × 700,000,000 = 46 × 1012次乘法和加法运算，或每秒92万亿（92 × 1012）次矩阵单元中的运算。
△TPU中的MXU
我们对CPU、GPU和TPU的每周期算术运算量进行一下对比：
| 每周期运算量 | |
|---|---|
| CPU | 数个 |
| CPU (向量扩展) | 数十 |
| GPU | 数万 |
| TPU | 数十万 |
这种基于复杂指令集计算（CISC）的矩阵运算设计，实现了出色的性能功耗比：TPU的性能功耗比，比同时期的CPU强83倍，比同时期的GPU强29倍。
极简&确定性的设计
极简这一点，在Google之前发布的TPU论文第8页提到过。与CPU和GPU相比，单用途的TPU就是一个单线程芯片，不需要考虑缓存、分支预测、多道处理等问题。
TPU的设计之简洁，从冲模平面图上就能看出来：
△黄色代表运算单元；蓝色是数据单元；绿色是I/O，红色是控制逻辑单元。
与CPU和GPU相比，TPU的控制单元更小，更容易设计，面积只占了整个冲模的2%，给片上存储器和运算单元留下了更大的空间。而且，TPU的大小只有其他芯片的一半。硅片越小，成本越低，良品率也越高。
而确定性，是单用途带来的另一个优势。CPU和GPU需要考虑各种任务上的性能优化，因此会有越来越复杂的机制，带来的副作用就是这些处理器的行为非常难以预测。
而用TPU，我们能轻易预测运行一个神经网络、得出预测，需要多长时间，这样，我们能让芯片以吞吐量接近峰值的状态运行，同时严格控制延迟。
以上面提到的MLP0为例，在同样将延迟控制在7毫秒之内的情况下，TPU的吞吐量是CPU和GPU的15到30倍。
△各种处理器上每秒可运行的MLP0预测
下面，是TPU、CPU、GPU在六种神经网络上的性能对比。在CNN1上，TPU性能最为惊人，达到了CPU的71倍。
总结
如上文所述，TPU性能强劲的秘诀，是因为它专注于神经网络推断。这使得量化选择、CISC指令集、矩阵处理器和最小设计都成为可能。
神经网络正推动计算模式的转变，Google预计未来几年中，TPU将成为快速、智能和价格实惠的重要芯片。【完】
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