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Jeff Dean@JeffDean
Jeff Dean@JeffDean73°
推荐理由：想看TPU五代真实进化数据和能效提升细节？这篇论文从256芯片到9216芯片、从风冷到水冷、30倍每瓦算力提升，全是硬货。
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6月19日
03:46
Jeff Dean宣布一篇将发表于IEEE Micro 2026年7/8月刊的论文，详细回顾Google从TPU v2到Ironwood共五代训练超算的架构演变。论文披露TPU每芯片每瓦TFLOPS提升了约30倍，每个pod的芯片数从TPU v2的256颗扩增至Ironwood的9216颗。冷却方式从风冷（TPU v2）转为水冷（TPU v3起），互连从2D torus升级为3D torus。论文还指出工作负载已大幅转向Transformer模型。
6月18日
04:27
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LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg
LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg精选73°
推荐理由：LMSYS 和 InclusionAI 联手，用 SGLang-JAX 让 1T 参数 MoE 在 TPU 上跑得快 53%，技术细节都在博客里。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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AITOP6月12日 12:57
6月11日
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6月8日
22:50
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rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
rohanpaul_ai@rohanpaul_ai推荐理由：AI 芯片供应链正在重构，做 AI 基础设施或依赖 GPU/TPU 的团队值得关注——Intel 代工崛起可能改变未来芯片成本和供应格局。
5月21日
00:10
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小互@imxiaohu
小互@imxiaohu精选
推荐理由：创始人亲述选错硬件的代价
5月14日
13:37
13:37Jeff Dean@JeffDean
Jeff Dean@JeffDean推荐理由：Google 新一代 TPU 发布，AI 训练和推理性能再升级，做大规模模型训练或云服务的团队值得关注，看看 Jeff Dean 最兴奋的点是什么。
13:37
13:37Jeff Dean@JeffDean
Jeff Dean@JeffDean精选
推荐理由：Jeff Dean 亲自梳理了 Google Translate 从统计方法到神经网络的两次关键跃迁，做 NLP/翻译系统的开发者能从中看到技术选型的真实演进逻辑，值得一读。