中金 | AI进化论（18）：谷歌引领ASICs自研加速，异于GPGPU架构的硬件价值再定义

中金研究 我们认为Google TPUv7的推出，标志着ASICs集群在异于传统GPGPU的架构上加速自研，使得硬件价值上带来了异构与重塑，同时有望加速AI算力硬 件如PCB、液冷、电源等算力硬件市场规模的量价齐升。展望2027年，AI PCB/液冷/电源芯片市场规模有望分别达216.5/201.8/183.9亿美元。 点击小程序查看报告原文 Abstract 摘要 谷歌TPU十年架构演进: 自2016 年 Google正式披露TPU v1以来，已经历了十年的架构演进，TPU由推理专用的脉动阵列，已发展至近万卡集群的训练芯 片，其中引入了OCS光交换架构以及HBM高带宽存储。目前Google已发布TPUv7芯片进一步突破了双芯粒封装架构，在超大规模集群下的线性加速比显著 提升。 Google下一代TPUv7硬件端带来较大变化： 托盘架构上，包含16个标准化计算托盘，每个托盘上承载4颗TPU芯片；电源架构上采用+/- 400V高压直流方 案（HVDC）；服务器散热方面，采用100%液冷架构，采用大冷板设计，覆盖4颗TPU及VRM；集群规模上最大支持144个机架互联，即9216个TPU芯片 集群。 我们对谷歌TP ...