2025 年 11 月 6 日谷歌发布的 TPU Ironwood 芯片，需与特定存储、互联、软件及散热组件深度搭配，才能实现 “四倍性能提升” 与 “百万级商用部署”，这些组件共同构成其完整算力生态，也是挑战传统 AI 算力方案的关键。

高带宽存储（HBM）与共享内存：解决数据 “供给不足”

Ironwood 单芯片集成 192GB HBM，容量较前代提升 6 倍，内存带宽达 7.2Tbps，直接破解 “算力强但数据传得慢” 的瓶颈。更关键的是，9216 颗芯片可共享 1.77PB 高带宽内存，处理千亿参数大模型时无需反复 “搬运数据”，Anthropic 测试显示，Claude 模型的数据访问效率因此提升 3 倍以上，间接缩短迭代周期。

光电路交换与互联网络：保障集群 “协同不卡顿”

Ironwood 搭载谷歌自研光电路交换技术，将芯片间传输延迟降至微秒级，还支持 “故障自动路由”，链路中断时毫秒内切换备用路径，确保模型训练不中断。其 “扁平化” 互联架构减少数据传输中间节点，9216 颗芯片协同效率提升 40%，避免算力浪费。

AI 框架与云调度系统：让芯片 “会干活、好调用”

Ironwood 的软件搭档是 TensorFlow 框架与谷歌云调度系统。TensorFlow 针对 FP8 计算格式优化，自动拆解训练任务适配芯片架构；云调度系统支持灵活调用 “单颗 - 小集群 - 全 POD” 资源，中小团队无需巨额投入即可逐步扩容，让算力快速落地商用。

高效散热系统：维持芯片 “稳定跑满性能”

Ironwood 采用 “液冷 + 风冷” 混合散热，核心单元液冷直触控温 50℃以下，外围风冷辅助，散热效率较传统方案提升 50%。满负载运行时温度波动不超 3℃，避免性能降频，算力利用率保持 95% 以上，较散热不佳方案提升 15%。

这种 “硬件 + 配套” 一体化设计，让 Ironwood 的四倍性能切实落地，在 Anthropic 等场景中具备 “高性价比 + 高可靠性” 优势，也为 AI 芯片发展提供 “拼协同” 的新思路。

部分内容由 AI 工具辅助完成