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以TPU v7為例,為什么市場更愿意相信小作文而不是真相?

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隨著谷歌Gemini 3 Pro的火爆出圈,關(guān)于TPU集群中光模塊的用量,引起了市場的廣泛討論,當(dāng)前市場的共識主要由“小作文”引導(dǎo),例如在下圖中,某券商的通信團隊直接指出,在TPU v7集群中,TPU與1.6T光模塊的配比為1:4.5,這一結(jié)論在市場中廣泛流傳。



圖片說明:某券商認(rèn)為TPU與光模塊配比為1:4.5,數(shù)據(jù)來源于某券商通信團隊

此外,還有大量無法考證出處的“小作文”也在廣泛流傳,例如某券商組織的專家調(diào)研,專家明確指出,在TPU v7集群中,TPU與光模塊的配比為1:3,這一結(jié)論在市場中同樣廣為流傳。



圖片說明:某專家認(rèn)為TPU與光模塊配比為1:3,數(shù)據(jù)來源于某券商組織的專家調(diào)研紀(jì)要

TPU與光模塊的配比到底是1:4.5、還是1:3呢?當(dāng)你問出這個問題的時候,你就已經(jīng)輸了,真相其實并不重要,重要的是,能否形成TPU集群利好光模塊的共識。

真相是值得探究的

估值之家作為一家愿意靜下心來、耐著性子去探究真相的研究機構(gòu),強烈建議專業(yè)投資者閱讀谷歌自己發(fā)表的關(guān)于TPU架構(gòu)的公開論文,至于市場關(guān)心的內(nèi)容,論文里全部都有答案,盡管這些論文讀起來確實不如“小作文”那么輕松愉快,例如《AI Accelerators for Large Language Model In ference: Architecture Analysis and Scaling Strategies》、《Ironwood: The first Google TPU for the age of inference》、以及Semianalysis發(fā)表的《TPUv7: Google Takes a Swing at the King》等等。

下圖是Semianalysis實拍的一個TPU v7機架,可以數(shù)一下圖中藍(lán)色的PCIe線纜,一共64個,對應(yīng)的就是64塊TPU芯片。



圖片說明:TPU v7機架實拍圖,數(shù)據(jù)來源于Semianalysis

上圖中的64個TPU,按照谷歌的排布,可以分為8個內(nèi)部TPU(下圖橙色)、8個角TPU(下圖粉紅色)、24個面TPU(下圖綠色)、24個邊緣TPU(下圖紫色)。其中:8個內(nèi)部TPU合計搭載32條銅纜、0個光模塊;8個角TPU合計搭載8條銅纜、24個光模塊;24個面TPU合計搭載72條銅纜、24個光模塊;24個邊緣TPU合計搭載48條銅纜、48個光模塊。



圖片說明:TPU v7機架結(jié)構(gòu)示意圖,數(shù)據(jù)來源于Semianalysis

因此,在一個TPU v7機架內(nèi)部中,合計使用了80條銅纜和96個光模塊,機架內(nèi)部TPU與光模塊的比例是1:1.5。

現(xiàn)在把TPU v7從機架擴展到Scale out集群,谷歌在論文《TPUv4: An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with Hardware Support for Embeddings》中明確指出,一個標(biāo)準(zhǔn)的TPU v4集群包含64個機架,合計4096塊TPU和6144條光纖,而谷歌為了匹配3D Torus拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)整潔性,通常配置為使用128個端口,對應(yīng)48個OCS。(注:TPU v7中OCS的數(shù)量沒有發(fā)生變化)



圖片說明:OCS和TPU的數(shù)量關(guān)系,數(shù)據(jù)來源于谷歌論文

OCS的創(chuàng)新性引入,是谷歌TPU集群區(qū)別于英偉達(dá)GPU集群的最大差異。OCS沒有光電轉(zhuǎn)換作用,只有物理光路反射作用,OCS不關(guān)心光信號里跑的是400G、800G還是1.6T,OCS只負(fù)責(zé)反射光,不負(fù)責(zé)光轉(zhuǎn)換電、或電轉(zhuǎn)換光。



圖片說明:OCS中不發(fā)生光電轉(zhuǎn)換,數(shù)據(jù)來源于谷歌論文

換句話說,在谷歌的Scale out機架互聯(lián)層面,由于OCS并不發(fā)生光電轉(zhuǎn)換,從而也就不需要配套光模塊。因此無論TPU v7集群規(guī)模有多大,TPU與光模塊的比例都是1:1.5,相比于英偉達(dá)的GB200、GB300以及Rubin集群,光模塊的用量大幅度減少了。(因為英偉達(dá)在Scale out互聯(lián)方案中采用電交換機,光模塊數(shù)量與電交換機成正比)



圖片說明:一個典型的TPU機架互聯(lián)示意圖,數(shù)據(jù)來源于Semianalysis

另外需要特別指出的是,盡管OCS不產(chǎn)生光電轉(zhuǎn)化,但谷歌為了實現(xiàn)光纖的雙向傳輸,谷歌在OCS中使用了定制光模塊(翻譯為光環(huán)形器可能更貼切),但這種定制光模塊與傳統(tǒng)意義上的以光電轉(zhuǎn)換為主要功能的光模塊,有相似的地方,但不是同一個東西,并沒有光電轉(zhuǎn)換作用。



圖片說明:谷歌定制光模塊示意圖,數(shù)據(jù)來源于谷歌論文

為什么市場更愿意相信小作文而不是真相?

為什么市場更愿意相信“小作文”,而不是官方渠道的內(nèi)容?其實不僅僅光模塊是這樣,在其他行業(yè)也是屢見不鮮,盡管在其他股票市場,也經(jīng)常出現(xiàn)諸如內(nèi)幕消息之類的“小作文”,但論“小作文”對市場的影響程度,A股排第一,怕是沒有其他市場敢說第二。

A股市場之所以“小作文”泛濫,或許既有利益相關(guān)方因素、信息不對稱因素、也有歷史遺留因素,量化基金捕捉關(guān)鍵詞的能力與賺錢效應(yīng)或許也進(jìn)一步增加了“小作文“的受眾群體。然而,歸根結(jié)底,人們更相信自己愿意相信的東西,很多時候真相和邏輯并不太重要。

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