{"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\/es\/glossary\/tpu-tensor-processing-unit-google-ai-accelerator","title":{"rendered":"Comprensi\u00f3n de la TPU: Interior de la arquitectura de la Unidad de Procesamiento de Tensores de Google"},"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 \u00bfQu\u00e9 es una TPU (Unidad de Procesamiento de Tensores)?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A <strong>Unidad de Procesamiento de Tensores (TPU)<\/strong> es un acelerador de IA personalizado desarrollado por Google para acelerar cargas de trabajo de aprendizaje autom\u00e1tico, especialmente operaciones de aprendizaje profundo basadas en grandes c\u00e1lculos de tensores y matrices. A diferencia de las CPU o GPU, las TPU est\u00e1n especializadas <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/glossary\/what-is-application-specific-integrated-circuit-asic\/\">ASICs<\/a> dise\u00f1adas para el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales con alto rendimiento y alta eficiencia a gran escala.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Por qu\u00e9 Google cre\u00f3 la TPU<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Optimizada para el aprendizaje profundo<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las redes neuronales requieren operaciones matem\u00e1ticas masivas en paralelo, principalmente tareas de multiplicaci\u00f3n-acumulaci\u00f3n de matrices. <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/glossary\/what-is-cpu-central-processing-unit\/\"><strong>CPUs<\/strong><\/a> tienen dificultades con estas cargas de trabajo, mientras que <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/glossary\/what-is-a-gpu-graphics-processing-units\/\"><strong>GPUs<\/strong><\/a>, aunque potentes, son aceleradores de prop\u00f3sito general.<br\/><strong>Las TPU <\/strong>se crearon para:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Ofrecer un rendimiento extremadamente alto por vatio<\/p><\/li><li><p>Maximizar el rendimiento de multiplicaci\u00f3n de matrices<\/p><\/li><li><p>Admitir modelos de IA a gran escala de forma rentable<\/p><\/li><li><p>Satisfacer la creciente demanda interna en Google Search, Traductor, YouTube, Maps y modelos de IA<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Dise\u00f1o centrado en IA<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde el principio, la <strong>arquitectura de la TPU<\/strong> se centr\u00f3 en:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Co-dise\u00f1o hardware-software con TensorFlow<\/p><\/li><li><p>Formatos de precisi\u00f3n reducida (por ejemplo, bfloat16, int8) para computaci\u00f3n energ\u00e9ticamente eficiente<\/p><\/li><li><p>F\u00e1bricas escalables para agrupaci\u00f3n multi-chip<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Explicaci\u00f3n de la arquitectura de la TPU<\/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, 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escalan en <strong>Pods de TPU<\/strong>, interconectados mediante redes de baja latencia y alto ancho de banda para formar cl\u00fasteres modulares de IA de m\u00faltiples exaflops.<br\/>Esta arquitectura permite el entrenamiento de modelos extremadamente grandes y una inferencia m\u00e1s r\u00e1pida a escala hipervolum\u00e9trica.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Generaciones de TPU y especificaciones clave<\/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>Generaci\u00f3n<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Desempe\u00f1o de almacenamiento<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>Memoria y c\u00f3mputo<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Notas<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v1<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Inferencia<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>C\u00f3mputo de 8 bits<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Primer despliegue interno<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v2<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Entrenamiento e inferencia<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>bfloat16, HBM<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Lanzamiento de Cloud TPU<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>TPU v3<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"200\"><p>Entrenamiento a gran escala<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>Refrigeraci\u00f3n l\u00edquida, HBM<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Agrupaci\u00f3n de hasta ~1\u202f000 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>Agrupaciones eficientes de exaescala<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>32\u202fGB de HBM, malla avanzada<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Escala de centro de datos<\/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>Procesamiento de IA de alta densidad<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>Varios m\u00f3dulos de HBM<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Rendimiento ~5\u00d7 superior al anterior<\/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>Arquitectura centrada en la inferencia<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"179\"><p>Optimizaci\u00f3n para FP8<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Dise\u00f1ada espec\u00edficamente para la prestaci\u00f3n de LLM<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f TPU frente a GPU frente a 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, 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href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/glossary\/what-is-cpu-central-processing-unit\/\">CPU<\/a><\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Prop\u00f3sito<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>Procesamiento tensorial espec\u00edfico para IA<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Aceleraci\u00f3n gr\u00e1fica y de aprendizaje autom\u00e1tico<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Procesamiento general<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Mejor para<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>Redes neuronales y modelos de lenguaje grande (LLM)<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Computaci\u00f3n de alto rendimiento (HPC), aprendizaje autom\u00e1tico y gr\u00e1ficos<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Sistema operativo, l\u00f3gica y aplicaciones<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Paralelismo<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>Extremadamente alta<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>High<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Ventaja Clave<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Eficiencia<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>M\u00e1ximo rendimiento para cargas de trabajo de IA<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>High<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>De prop\u00f3sito general<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"134\"><p>Despliegue<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\" colwidth=\"194\"><p>Nube y cl\u00fasteres<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Nube y entornos locales (on-prem)<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>En todas partes<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>En resumen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><em>Las CPU son universales. Las GPU son vers\u00e1tiles. Las TPU est\u00e1n enfocadas con precisi\u00f3n l\u00e1ser en la IA a escala.<\/em><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f \u00c1mbitos de uso de las TPU<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Entrenamiento de modelos a gran escala<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ideal para modelos transformadores, sistemas de recomendaci\u00f3n y tuber\u00edas de entrenamiento de modelos de lenguaje grande (LLM).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Inferencia en la nube<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las TPU impulsan a nivel global <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/knowledge-center\/link-pp-optical-modules-ai-iot-big-data-performance-reliability\/\">Cargas de trabajo de IA<\/a> como clasificaci\u00f3n de resultados de b\u00fasqueda, traducci\u00f3n autom\u00e1tica, reconocimiento de voz y servicios de IA generativa.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Edge TPU<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una variante ligera de TPU ejecuta inferencia de ML localmente en dispositivos perif\u00e9ricos\/integrados para IA de baja latencia y <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/knowledge-center\/iot-internet-of-things-definition-and-real-world-examples\/\">IoT<\/a> inteligencia eficiente desde el punto de vista energ\u00e9tico.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Buenas pr\u00e1cticas para la implementaci\u00f3n de TPU<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Utilice tipos de datos compatibles (bfloat16 \/ int8) para lograr la m\u00e1xima eficiencia<\/p><\/li><li><p>Optimice las canalizaciones de datos para computaci\u00f3n distribuida<\/p><\/li><li><p>Elija agrupaciones de TPU (TPU Pods) para cargas de trabajo a escala de LLM<\/p><\/li><li><p>Considere el dise\u00f1o t\u00e9rmico y de red para la escalabilidad del cl\u00faster<\/p><\/li><li><p>Aproveche estrategias h\u00edbridas de nube + borde (edge) para lograr una densidad de c\u00f3mputo equilibrada<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Las TPU y el futuro de la infraestructura de IA<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los modelos de IA requieren m\u00e1s potencia computacional que nunca, desplazando el enfoque desde el entrenamiento puro hacia <strong>la inferencia en tiempo real a escala<\/strong>.<br\/>Las TPU seguir\u00e1n avanzando en:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Densidad de interconexi\u00f3n<\/p><\/li><li><p>Arquitecturas eficientes desde el punto de vista energ\u00e9tico<\/p><\/li><li><p>Precisi\u00f3n h\u00edbrida (p. ej., FP8)<\/p><\/li><li><p>Integraci\u00f3n con marcos de software (TensorFlow, JAX, PyTorch mediante XLA)<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A medida que las cargas de trabajo de IA se aceleran, el c\u00f3mputo especializado y la conectividad ultrarr\u00e1pida se convierten en componentes esenciales de la <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/knowledge-center\/what-is-a-data-center\/\">moderna infraestructura de centros de datos<\/a> y dise\u00f1o de redes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Relaci\u00f3n con LINK-PP<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La aceleraci\u00f3n de IA a escala hipermasiva depende de redes avanzadas e infraestructura de conectividad robusta. <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/www.l-p.com\/\">LINK-PP<\/a> Los componentes respaldan el entorno de centro de datos que impulsa las implementaciones de TPU, incluidos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Alta velocidad <a target=\"_blank\" rel=\"\" href=\"https:\/\/www.l-p.com\/store-17492-integrated-rj45-connector.htm\"><strong>conectores RJ45 MagJack de LINK-PP<\/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\">m\u00f3dulos \u00f3pticos<br><\/a><\/p><\/li><li><p><strong>PoE<\/strong> soluciones para dispositivos de inteligencia artificial en el borde<\/p><\/li><li><p>Conectores industriales Ethernet y IoT<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u2699\ufe0f Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Las TPU<\/strong> representan un avance importante en la especializaci\u00f3n <strong>computaci\u00f3n de IA<\/strong>\u2014dise\u00f1ados espec\u00edficamente para cargas de trabajo de tensores y operaciones de redes neuronales a gran escala. A medida que la adopci\u00f3n de la IA generativa y del aprendizaje profundo se acelera a nivel mundial, las unidades de procesamiento tensorial (TPU) desempe\u00f1an un papel fundamental para impulsar los cl\u00fasteres de entrenamiento y la infraestructura de inferencia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para las industrias que construyen o respaldan entornos modernos de centros de datos, comprender la tecnolog\u00eda TPU ofrece informaci\u00f3n valiosa sobre las exigencias de los sistemas de IA de alto rendimiento, as\u00ed como sobre las oportunidades en hardware y componentes de red de pr\u00f3xima generaci\u00f3n.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aprenda qu\u00e9 es una TPU (Unidad de Procesamiento de Tensores), c\u00f3mo funciona el acelerador de IA de Google, las principales generaciones de TPU, la comparaci\u00f3n entre TPU y GPU, y su papel en el aprendizaje autom\u00e1tico a gran escala y eficiente.<\/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\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6574","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6574"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6574\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":10935,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6574\/revisions\/10935"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6573"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6574"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6574"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/resourceslp.szlogic.cn\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6574"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}