{"id":6574,"date":"2025-11-04T11:12:00","date_gmt":"2025-11-04T11:12:00","guid":{"rendered":"https:\/\/lp.szlogic.cn\/glossary\/tpu-tensor-processing-unit-google-ai-accelerator\/"},"modified":"2026-06-22T05:34:25","modified_gmt":"2026-06-22T05:34:25","slug":"tpu-tensor-processing-unit-google-ai-accelerator","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/glossary\/tpu-tensor-processing-unit-google-ai-accelerator","title":{"rendered":"Verst\u00e4ndnis der TPU: Ein Einblick in Googles Tensor Processing Unit-Architektur"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"712\" src=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259.webp\" alt=\"What Is TPU?\" class=\"wp-image-6570\" srcset=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259.webp 1200w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259-300x178.webp 300w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259-1024x608.webp 1024w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259-768x456.webp 768w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/54d67b7b0d92483599dd22af221ec259-18x12.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Was ist eine TPU (Tensor Processing Unit)?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A <strong>Tensor Processing Unit (TPU)<\/strong> ist ein ma\u00dfgeschneidertes KI-Beschleunigungsmodul, das von Google entwickelt wurde, um Machine-Learning-Workloads \u2013 insbesondere Deep-Learning-Operationen auf der Grundlage gro\u00dfer Tensor- und Matrixberechnungen \u2013 zu beschleunigen. Im Gegensatz zu CPUs oder GPUs sind TPUs spezialisiert <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/glossary\/what-is-application-specific-integrated-circuit-asic\/\">ASICs<\/a> f\u00fcr Hochdurchsatz- und hocheffiziente neuronale Netzwerk-Trainings- und Inferenzvorg\u00e4nge im gro\u00dfen Ma\u00dfstab konzipiert.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Warum Google die TPU entwickelte<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Optimiert f\u00fcr Deep Learning<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Neuronale Netze erfordern massiv parallele mathematische Operationen, vor allem Matrix-Multiplikations-Akkumulationsaufgaben. <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/glossary\/what-is-cpu-central-processing-unit\/\"><strong>CPUs<\/strong><\/a> sto\u00dfen bei diesen Workloads an ihre Grenzen, w\u00e4hrend <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/glossary\/what-is-a-gpu-graphics-processing-units\/\"><strong>GPUs<\/strong><\/a>, obwohl leistungsstark, allgemein verwendbare Beschleuniger sind.<br\/><strong>TPUs <\/strong>wurden geschaffen, um:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Eine extrem hohe Leistung pro Watt bereitzustellen<\/p><\/li><li><p>Den Durchsatz bei Matrixmultiplikationen zu maximieren<\/p><\/li><li><p>Gro\u00dfe KI-Modelle kosteng\u00fcnstig zu unterst\u00fctzen<\/p><\/li><li><p>Die steigende interne Nachfrage bei Google Search, Translate, YouTube, Maps und KI-Modellen zu decken<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >KI-zentriertes Design<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Von Anfang an konzentrierte sich die <strong>TPU-Architektur<\/strong> auf:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Hardware-Software-Co-Design mit TensorFlow<\/p><\/li><li><p>Reduzierte Genauigkeitsformate (z.\u202fB. bfloat16, int8) f\u00fcr energieeffizientes Rechnen<\/p><\/li><li><p>Skalierbare Verbindungsstrukturen f\u00fcr Multi-Chip-Clustering<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Erkl\u00e4rung der TPU-Architektur<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e.png\" alt=\"TPU Architecture\" class=\"wp-image-6571\" srcset=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e.png 1536w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e-300x200.png 300w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e-1024x683.png 1024w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e-768x512.png 768w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/d1ac50e745d64fcb9d389c7931db629e-18x12.png 18w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Systolische Matrix-Engines<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Kern jedes TPU-Chips befindet sich eine <strong>massive Matrix-Multiplikationseinheit<\/strong> in Form eines systolischen Arrays, die Tausende gleichzeitiger Multiplikations-Akkumulations-Operationen erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Hochbandbreitenspeicher<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Moderne TPUs integrieren <strong>HBM<\/strong> , um Daten mit extrem hoher Bandbreite zuzuf\u00fchren und Speicherengp\u00e4sse zu vermeiden, wie sie bei GPU-basierten Systemen h\u00e4ufig auftreten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Interconnect &amp; Skalierbarkeit<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Einzelne TPUs lassen sich zu <strong>TPU-Pods<\/strong>, skalieren, die \u00fcber niedriglatente, hochbandbreitige Netzwerke miteinander verbunden sind, um modulare KI-Cluster mit Multi-Exaflop-Leistung zu bilden.<br\/>Diese Architektur erm\u00f6glicht das Training extrem gro\u00dfer Modelle sowie schnellere Inferenzvorg\u00e4nge im Hyperscale-Bereich.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f TPU-Generationen und wichtige Spezifikationen<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"width: 134px;\"\/><col style=\"width: 200px;\"\/><col style=\"width: 179px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Generation<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Fokus<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>Speicher &amp; Rechenleistung<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Notes<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v1<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Inferenz<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>8-Bit-Rechnung<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Erste interne Bereitstellung<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v2<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Training &amp; Inferenz<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>bfloat16, HBM<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Cloud-TPU gestartet<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v3<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Gro\u00dfskaliges Training<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>Fl\u00fcssigkeitsk\u00fchlung, HBM<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Pod mit bis zu ca. 1.000 Chips<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v4<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Effiziente Exascale-Pods<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>32 GB HBM, erweitertes Mesh<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Rechenzentrum-Skala<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v6 \u201cTrillium\u201d<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Hochdichte-KI-Berechnung<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>Mehrere HBM-Stapel<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>~5\u00d7 Leistung im Vergleich zur Vorg\u00e4ngerversion<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v7 \u201cIronwood\u201d<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Architektur mit Fokus auf Inferenz<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>FP8-Optimierung<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>F\u00fcr das Bereitstellen gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs) konzipiert<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f TPU vs. GPU vs. CPU<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"315\" src=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99.webp\" alt=\"TPU vs GPU vs CPU\" class=\"wp-image-6572\" srcset=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99.webp 1200w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99-300x79.webp 300w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99-1024x269.webp 1024w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99-768x202.webp 768w, https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/a83e15692e184550860b10ac91d93a99-18x5.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"width: 134px;\"\/><col style=\"width: 194px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Funktion<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>TPU<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p><a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/glossary\/what-is-a-gpu-graphics-processing-units\/\">GPU<\/a><\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p><a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/glossary\/what-is-cpu-central-processing-unit\/\">CPU<\/a><\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Zweck<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>KI-spezifische Tensor-Berechnung<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Grafik- und ML-Beschleunigung<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Allgemeine Berechnung<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Am besten geeignet f\u00fcr<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>Neuronale Netze, gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs)<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Hochleistungsrechnen (HPC), maschinelles Lernen (ML), Grafik<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Betriebssystem, Logik, Anwendungen<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Parallelit\u00e4t<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>Extrem hoch<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>High<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Low<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Effizienz<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>H\u00f6chste Leistung f\u00fcr KI-Arbeitslasten<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>High<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Allzweckf\u00e4hig<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Installation<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>Cloud &amp; Cluster<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Cloud &amp; On-Premises<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>\u00dcberall<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Kurz gesagt:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><em>CPUs sind universell. GPUs sind vielseitig. TPUs sind pr\u00e4zise auf KI im gro\u00dfen Ma\u00dfstab ausgerichtet.<\/em><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Einsatzgebiete von TPUs<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Training gro\u00dfer Modelle<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ideal f\u00fcr Transformer-Modelle, Empfehlungssysteme und Trainingspipelines f\u00fcr gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Cloud-Inferenz<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">TPUs treiben globale <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/knowledge-center\/link-pp-optical-modules-ai-iot-big-data-performance-reliability\/\">KI-Arbeitslasten<\/a> wie Suchrankings, Sprach\u00fcbersetzung, Spracherkennung und generative KI-Dienste.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Edge-TPU<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine leichtgewichtige TPU-Variante f\u00fchrt maschinelles Lernen (ML) lokal auf Edge-\/Embedded-Ger\u00e4ten f\u00fcr latenzarme KI und stromsparende <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/knowledge-center\/iot-internet-of-things-definition-and-real-world-examples\/\">IoT<\/a> Intelligenz aus.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Best Practices f\u00fcr den TPU-Einsatz<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Unterst\u00fctzte Datentypen (bfloat16 \/ int8) f\u00fcr maximale Effizienz verwenden<\/p><\/li><li><p>Datenpipelines f\u00fcr verteilte Berechnung optimieren<\/p><\/li><li><p>TPU-Pods f\u00fcr Arbeitslasten im Umfang gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs) w\u00e4hlen<\/p><\/li><li><p>Thermisches Design und Netzwerkarchitektur f\u00fcr die Skalierbarkeit des Clusters ber\u00fccksichtigen<\/p><\/li><li><p>Hybride Cloud- und Edge-Strategien f\u00fcr eine ausgewogene Rechendichte nutzen<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f TPUs und die Zukunft der KI-Infrastruktur<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">KI-Modelle erfordern mehr Rechenleistung denn je; der Fokus verschiebt sich von reinem Training hin zu <strong>Echtzeit-Inferenz im gro\u00dfen Ma\u00dfstab<\/strong>.<br\/>TPUs werden sich weiterentwickeln in Bezug auf:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Interconnect-Dichte<\/p><\/li><li><p>energieeffiziente Architekturen<\/p><\/li><li><p>Hybrid-Pr\u00e4zision (z.\u202fB. FP8)<\/p><\/li><li><p>Integration mit Software-Frameworks (TensorFlow, JAX, PyTorch \u00fcber XLA)<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mit zunehmender Beschleunigung von KI-Arbeitslasten werden spezialisierte Rechenleistung und ultraschnelle Konnektivit\u00e4t zu wesentlichen Komponenten der <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/knowledge-center\/what-is-a-data-center\/\">modernen Rechenzentrums-<\/a> und Netzwerkarchitektur.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Zusammenhang mit LINK-PP<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">KI-Beschleunigung im Hyperscale-Ma\u00dfstab setzt fortschrittliche Netzwerktechnik und robuste Konnektivit\u00e4tsinfrastruktur voraus. <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/www.l-p.com\/\">LINK-PP<\/a> Komponenten unterst\u00fctzen die Rechenzentrums-Umgebung, die TPU-Eins\u00e4tze antreibt, darunter:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Server HBAs (Host Bus Adapters) <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/www.l-p.com\/store-17492-integrated-rj45-connector.htm\"><strong>RJ45-MagJacks<\/strong><\/a><\/p><\/li><li><p><strong>SFP\/25G\/100G<\/strong> <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/www.l-p.com\/store-25432-optics-transceivers-sfp-modules.htm\">optische module<\/a><\/p><\/li><li><p><strong>PoE<\/strong> L\u00f6sungen f\u00fcr Edge-KI-Ger\u00e4te<\/p><\/li><li><p>Industrial-Ethernet- und IoT-Steckverbinder<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Fazit<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>TPUs<\/strong> stellen einen bedeutenden Fortschritt in der spezialisierten<br> <strong>KI-Berechnung dar<br><\/strong>\u2014speziell f\u00fcr Tensor-Workloads und gro\u00df angelegte neuronale Netzwerkoperationen konzipiert. W\u00e4hrend die weltweite Einf\u00fchrung generativer KI und des Deep Learning beschleunigt wird, spielen TPUs eine entscheidende Rolle bei der Versorgung von Trainingsclustern und Inferenzinfrastrukturen.<br>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr Branchen, die moderne Rechenzentrums-Umgebungen aufbauen oder unterst\u00fctzen, bietet das Verst\u00e4ndnis der TPU-Technologie wertvolle Einblicke in die Anforderungen leistungsstarker KI-Systeme \u2013 sowie in Chancen im Bereich der Netzwerkhardware und -komponenten der n\u00e4chsten Generation.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Erfahren Sie, was eine TPU (Tensor Processing Unit) ist, wie Googles KI-Beschleuniger funktioniert, welche Generationen es gibt, wie sich die TPU von der GPU unterscheidet und welche Rolle sie bei effizientem maschinellem Lernen im gro\u00dfen Ma\u00dfstab spielt.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":6573,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[27],"tags":[22,24,26],"class_list":["post-6574","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-glossary","tag-integrated-rj45-connectors","tag-link-pp","tag-optics-transceivers"],"blocksy_meta":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6574","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6574"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6574\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":10935,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6574\/revisions\/10935"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6573"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6574"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6574"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6574"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}