下一代Gemini模型因内部分歧、算力紧张及审批流程繁琐，发布时间推迟两个月。尽管有自研TPU，但模型训练、云业务及消费端、企业级AI需求叠加，算力仍不足。高层已启动组织架构调整以缓解资源分配问题。
据台媒钜亨网援引分析报告，谷歌计划2028年部署1200万至1500万颗自研TPU v9 AI加速芯片，同期英伟达AI GPU出货约1240万颗，谷歌有望在出货量上超越。TPU是谷歌定制ASIC芯片，从不外售，此举旨在降低对英伟达算力的依赖和成本。
据《华尔街日报》报道，英伟达已对前OpenAI首席科学家兼联合创始人伊尔亚·苏茨克维的保密实验室SSI完成实质性投资，金额未公开。核心以大量旗舰GPU换取算力提升一个数量级，此前该实验室主要依赖谷歌TPU。这标志着英伟达罕见直接押注前沿AI安全研究。
谷歌正研发代号Frozen v2的AI芯片，将Gemini模型的架构直接固化在硅片中，以省去部分算力与数据搬运，提升推理效率。与最新通用TPU相比，该芯片有望实现更高的能效比，更经济地运行大模型。
Gemma 3 是基于 Gemini 2.0 技术的轻量级、高性能开源模型，专为单 GPU 或 TPU 设备设计。
Google第六代张量处理单元，提供卓越的AI工作负载性能。
TPUv5e 上稳定扩散 XL 模型的应用
在浏览器中编写和执行代码
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camenduru
这是一个基于TPU训练并转换为PyTorch的稳定扩散模型，专注于文本生成图像任务，特别适用于毛绒玩具类图像的生成。
monsoon-nlp
基于ELECTRA框架训练的泰米尔语预训练模型，第二版采用TPU训练并扩大语料库规模
flax-community
基于Common Voice西班牙语数据预训练的语音识别模型，使用Flax框架在TPU上训练
基于因果语言建模目标预训练的印尼语生成模型，使用Flax框架在TPUv3-8上训练
一个针对斯瓦希里语新闻文本进行分类的RoBERTa模型，在Google Cloud TPUv3-8上训练完成
Norod78
基于GPT2架构的微型希伯来文本生成模型，通过TPU和GPU训练完成
NbAiLab
这是一个基于挪威语T5的模型，在挪威巨量语料库（NCC）上使用TPU v3-8进行训练。
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