谷歌雲伺服器算力

㈠ 選擇雲計算伺服器需要考慮哪些因素

性價比：相同配置的伺服器，大家肯定希望買到便宜的伺服器。有很多初次購買伺服器的小夥伴很難買到好的伺服器，這與很多客戶不知道如何購買有一定的關系。大家要學會比對，看看cpu、硬碟、內存、帶寬、支持多少ip等等。

伺服器穩定性：伺服器的穩定性與伺服器的硬體及軟體都有一定的關系，硬體優秀的伺服器不容易出現假死的情況，也不容易出現物理故障。軟體也是一個方面，如果你用的盜版window軟體，很容易出現被駭客入侵的情況發生。

雲計算伺服器注意事項

對於大多數用戶而言，在大多數情況下，很難區分在雲伺服器上運行的應用程序(procere)和在具有相同規格的物理伺服器上運行相同應用程序之間的區別。當然，前提是兩者都配置正確。但是，一旦深入研究（research)並開始查看磁碟IO和低級別CPU基準等指標，物理和虛擬硬體之間的根本區別就會變得更加明顯。

正是出於這個原因，許多用戶更願意使用(use)物理伺服器和固態硬碟(簡稱:HDD)來搭載性能(xìngnéng)密集型應用程序(procere)。雖然這並不意味著雲伺服器一律較慢或物理伺服器一定更快。特別是雲伺服器，有許多因素會影響其他方面相同的虛擬硬體的性能。

㈡ Google有多少伺服器

根據八月份的InformationWeek的報道，Google擁有大約200,000到450,000台伺服器分布在65個數據中心。
這個數字的范圍如此之大，是因為對於伺服器的定義不同而不同。而且這個數字還在不斷增加。

Google從未討論過這個估計數字的准確與否，因為這樣敏感的商業數據，對於競爭對手很重要。

DiBona，是Google的開源程序經理，他認為，如果Google購買那些軟體許可，或者代碼許可，（那些是基於伺服器個數來購買的，就是每伺服器多少錢）這樣人們就會知道Google的架構是怎樣的，而使用開源軟體的好處就是，人們不知道Google使用了多少個類似的軟體系統。

其實，上面的數字仍然只是一個估計，沒有人知道確切的數字，即使是Google的普通員工也不知道。

㈢ cudos 一個附帶超強計算能力的新公鏈

2020年3月份，加密貓開發團隊推出專注於NFT的 公鏈 Flow。不到2年的時間內，Flow已經發展成為NFT第一公鏈。開發團隊Dapper Labs的估值已經達到76億美元。專業化、細分化的定位和策略正在成為新型公鏈發展的殺手鐧。

CUDOS也是一條公鏈，和Solana、Avalanche等不同的是，它除了提供高吞吐之外，還為網路提供了分布式計算基礎設施。並且得益於算力供給端的優勢，CUDOS可以為傳統雲算力需求方和鏈上DApp提供超強的計算能力。

目前鏈上生態有一個明顯的特點，那就是DApp的功能都比較簡單。以 以太坊 為代表的主流公鏈上充斥著收益農耕、NFT交易等比較簡單的應用場景。因為網路性能較低，計算資源有限，這些公鏈很難支撐高運算高並發的應用。

但是在CUDOS主網上，因為本身附帶算力市場，可以提供超強運算能力，CUDOS網路將支持視頻渲染、人工智慧、機器學習等高性能運算應用，突破現有 區塊鏈 智能合約的功能瓶頸。

01，CUDOS的基本情況

1）傳統雲算力浪費嚴重

CUDOS的創始人是英國的著名企業家Matt Hawkins。其創辦的另一家公司C4L為英國最大的雲計算和數據中心提供商之一，占據英國1%的雲計算市場份額。

創始人Matt Hawkins，英國著名企業家，創辦過多家科技企業，曾獲「《泰晤士報》科技100強企業」、「德勤英國50強企業」等獎項

在經營C4L的過程中，Matt Hawkins發現了算力大量浪費的現象，有時浪費程度高達80%。因此在2016年，Matt Hawkins出售了這家雲計算公司，並在2017年成立了Cudo。

Cudo是CUDOS的母公司，是一家提供鏈下分布式計算的軟體公司。與之對應的CUDOS則提供區塊鏈解決方案。

2）鏈下結合鏈上，Layer1+Layer2+Layer3突破智能合約計算瓶頸

整體來看，Cudo團隊通過在雲計算領域數十年的資源、需求、合作積累，已經建立起全球算力網路。團隊和AMD這樣的CPU、GPU生產商，和全球最大的算力供應商等都有合作。而區塊鏈解決方案CUDOS的建立則是為了進一步拓展分布式算力的供應與需求市場。

CUDOS是該網路中的Layer1和Layer2。其中底層是基於PoS共識機制，由超級節點組成的驗證者網路。第二層是計算層和應用層，算力市場即基於這一層，同屬這一層的DApp將可以有償使用計算資源以及由這一層中海量數據組成的預言機網路。

CUDOS還衍生出了Layer3的概念。Cudo即是CUDOS的Layer3。通過調用Cudo的高性能鏈下計算資源，CUDOS鏈上智能合約執行如前文所述視頻渲染、人工智慧等高性能計算任務成為可能。

此外，Cudo和CUDOS將是互聯互通，互相輔助的關系。鏈下高性能計算資源可以幫助突破智能合約的計算瓶頸，鏈上多來源的分布式算力也可以匯聚到一起滿足Cudo中的計算需求。

因此，Cudo和CUDOS這種Layer1+Layer2+Layer3的結構可以很好地融合傳統雲算力市場和鏈上分布式算力市場的供給與需求，讓資源的流動和使用更加高效。

3）公測網路上線，跨鏈實現計算資源共享

公測網路激勵計劃ProjectArtemis已經啟動

CUDOS的主網預計在今年年底前上線。目前CUDOS已經發布公測網路Somniorum，並且開啟了激勵計劃Project Artemis。在這個拓展鏈上DApp和構建用戶生態的階段，CUDOS為用戶提供了參與生態的機會和獎勵。不過用戶參與公測需要先填寫申請表格並獲得通過。

公測總共分為4個階段。第1階段用於測試賬戶創建、節點同步、CUDOS水龍頭等新手任務。第2階段用於測試驗證操作，包括質押、委託質押、獎勵等。第3階段用於測試網路在極端情況下的抗壓能力。第4階段用於進行網路創立和遷移的預演。

對於驗證者和開發者而言，測試需要完成不同的任務。參與測試的排名前100位驗證者和300位開發者可以在CUDOS主網上線後獲得CUDOS代幣獎勵。

值得注意的是，CUDOS網路驗證者的門檻不低。驗證者需要質押200萬枚CUDOS代幣，並且只有參與了測試網的驗證者才有資格成為主網驗證者節點。

與此同時，驗證者也能獲得豐厚的獎勵，包括代幣質押獎勵，用戶委託質押代幣所獲得的獎勵的一部分等。持幣量不足以成為驗證者的用戶可以將代幣委託給驗證者，以獲得年化大約30%的收益。

在測試網期間，CUDOS和以太坊、Cosmos的跨鏈功能將會上線。等到主網上線後，網路中的應用，包括NFT市場、直播、人工智慧、視頻渲染等將逐步建立、完善和豐富。

未來CUDOS還將實現和Algorand、波卡等的跨鏈。這意味著超強計算能力不僅能覆蓋CUDOS生態中的應用，也將惠及以太坊、Cosmos、Algorand、波卡等跨鏈生態。

02，CUDOS的優勢

與傳統雲算力市場、一般的公鏈網路相比，CUDOS有這樣幾大優勢：

首先是來自算力供給端的優勢。

一方面，Cudo已經積累了來自傳統雲算力市場的豐富計算資源。Cudo的 挖礦 軟體Cudo Miner在超過145個國家積累了超35萬注冊用戶，任意時間點的並行算力超過6萬。這為CUDOS提供了豐富的鏈下算力供應。

另一方面，得益於深厚的積累，打通鏈上鏈下後，CUDOS算力市場將有著豐富的算力來源。任何機構和個人都可以為這個網路貢獻算力並獲得CUDOS代幣獎勵，包括數據中心、閑置設備和帶寬的中小服務供應商、礦場、礦工，以及廣泛類型的個人電腦，甚至游戲機。

其次，相對於傳統雲算力市場，CUDOS網路的算力成本更低，分布式的結構使網路能免受單點故障的困擾。

傳統雲算力市場存在嚴重的壟斷問題。亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌雲、阿里雲4家雲服務供應商在2019年的市場份額達到70%。壟斷意味著雲算力定價不合理。

相比之下，CUDOS分布式計算網路通過「共享經濟」創造了一種用戶更廣泛參與，成本更低的點對點算力市場，費用能夠低至傳統雲服務的1/10。

用戶在使用傳統雲算力的過程中最怕遇到單點故障。因為數據存儲、運算都依賴單一雲算力服務供應商，一旦該供應商宕機或者數據被損壞，用戶將面臨不可挽回的損失。

以前幾日Facebook宕機事件為例。Facebook自託管運行的DNS域名系統癱瘓導致Facebook、Instagram、WhatsApp等多個應用服務中斷6-7個小時，最終導致Facebook直接收入減少1億美元，股價蒸發470億美元，扎克伯格個人財富縮水約70億美元，損失巨大。

而CUDOS網路因為是分布式算力市場，在單一算力供應商宕機的情況下，用戶可以向其他供應商購買算力，不影響使用體驗。用戶數據也基於多備份和碎片化存儲，更容易進行數據恢復，也更不容易被盜取信息。

第三，相對於Dfinity等分布式計算網路，CUDOS能提供更具規模的計算資源。

Dfinity預計會有4000個伺服器，而CUDOS網路中提供算力的設備已經超過60000台，CUDOS網路的算力供應更具規模，更能滿足視頻渲染等高性能計算需求。未來CUDOS和以太坊、Cosmos、Algorand、波卡等實現跨鏈後，為跨鏈生態帶來的計算能力天花板也越高。

目前傳統雲算力市場每年的市值大約是2000億美元，CUDOS的目標是將閑置算力利用起來，在規模上匹敵該市場，並且既服務於傳統雲算力市場，又將鏈上算力市場的潛力挖掘出來。

最後，CUDOS的分布式算力市場更符合碳中和趨勢 。

傳統雲算力市場存在計算資源利用率低的問題。如前文所述，根據Matt Hawkins的經驗，傳統雲算力市場對計算資源的浪費程度有時高達80%，而CUDOS能將這些閑置資源利用起來。

在此基礎上，CUDOS能幫助降低整體的算力配置成本。以礦工為例，礦工的算力需求有高峰和低谷期。CUDOS分布式算力市場使得礦工在有較高算力需求時可以直接購買算力，而不需要完全配置礦機，從而降低硬體配置成本。

對於面臨淘汰的計算資源，CUDOS算力市場為其提供了用武之地。舉個例子，以太坊礦機在以太坊完成PoS轉換後面臨著供過於求的問題（這些礦機仍可以參與 ETC 、小礦幣等挖礦），多餘的GPU資源可以為CUDOS網路提供算力，並獲得相應收益。

此外，CUDOS對於能源的消耗將轉換為計算結果，而非PoW網路中的哈希碰撞，這提高了能源的利用率。在碳排放方面，CUDOS和碳抵消平台Climate Trade達成了合作，以此通過碳排放抵消來實現碳中和。

CUDOS的碳中和措施

03，結語

CUDOS通過結合鏈下Cudo和鏈上CUDOS，既能彌補傳統雲算力市場的缺陷，又能為鏈上DApp帶來高性能計算能力。

CUDOS在算力供給端的優勢明顯。其算力資源豐富，算力供應分散，因此算力成本遠低於傳統雲算力市場，也不會出現單點故障問題。基於2000億規模的閑置算力資源，CUDOS能提供比Dfinity等分布式計算網路更具規模的計算能力。此外，其分布式算力市場也更符合碳中和趨勢。

值得注意的是，盡管CUDOS的最大特色是提供分布式計算基礎設施，為鏈上DApp和雲算力需求方提供超強的計算能力，CUDOS在本質上還是一條公鏈，這意味著其本身蘊含著豐富的公鏈生態潛力。

以太坊上的 DeFi 、NFT等DApp都適用於該生態。其生態中的強大計算能力還決定，生態中將發展出視頻渲染、人工智慧、機器學習等更高階的特色DApp。CUDOS具有巨大的發展潛力。

註：本文不做投資建議，請投資者注意防範金融風險。

㈣ 比特幣的四大弊端你知道嗎

論述題：請回答比特幣有哪四大弊端？並論述目前有哪些技術能彌補這些不足？

答：比特幣的四大弊端分別是：交易確認時間長、需要大量算力投入、難以承載商用場景、社區治理過於片面。目前Bitterfly——蝴蝶矩陣熵權共識演算法能彌補上述不足。

1. 交易時間縮短至15秒，賦能商業應用新生態

比特幣交易的生命周期始於交易的創建，目前比特幣系統中一般取6個區塊作為交易確認時間，即在交易被寫入區塊後再等待6個基於該區塊生成（一般是60分鍾），再實際進行該交易其他資產的交接，而這個過程所需的時間是非常漫長的。

針對這個問題，Bitterfly改進了工作量證明機制：首先，Bitterfly的共識達成發生在驗證節點之間。參與投票節點的身份是事先知道的，每個驗證節點都預先配置了一份可信任節點名單，在名單上的節點可對交易達成進行投票。其次，Bitterfly共識演算法的拜占庭容錯（BFT）能力為（n-1）/5，即可以容忍整個網路中20%的節點出現拜占庭錯誤而不影響正確的共識。因此，演算法的效率比POW等匿名共識演算法要高效，商用級的區塊鏈確認速度（5000+TPS）將交易的確認時間縮短到了幾秒鍾，完全可以滿足絕大多數的交易不受時間限制，實時進行。

2. Cloud-API雲伺服器挖礦，減少算力+電力投入

從2010年開始挖礦，隨著越來越多的礦工加入比特幣網路中，挖礦的難度急劇增大，全網每秒要進行幾萬億次的哈希計算，挖礦對電腦的硬體和礦機的性能提出了更加苛刻的要求。隨著被挖出的比特幣數量逐漸減少，礦工們為了確保有利可圖，成千上萬台礦機每天24小時挖礦，用電量消耗十分龐大。據英國《每日電訊報》報道，開采這種加密貨幣所需電力激增至每年77.78太瓦時，相當於智利的總耗電量。

Bitterfly作為一條具有開放性和包容性的公鏈，改進了比特幣的挖礦方式，首次提出雲伺服器挖礦Cloud-API的概念。Cloud-API支持多種類型計算設備，包括接入全球多個雲伺服器供應商，如亞馬遜雲、微軟雲、阿里雲、谷歌雲、IBM雲等，通過高效聚合全球算力資源，實現挖礦裂變效應，不僅大幅度降低了挖礦門檻，還能有效避免資源浪費。從投資成本角度來說，在保證礦機高性能運作下，節約電力將使傳統的專用礦機不再具有優勢甚至面臨被淘汰的境地。

3. POW+Bitterfly雙層演算法，承載商業應用之需

比特幣由於系統吞度量（TPS）每秒處理的數量過低，很容易造成網路擁堵嚴重，難以滿足用戶交易的核心訴求。在落地應用方面，由於擴展性差、交易費用高、確認時間長等問題，導致比特幣難以承載更大的商用場景。隨著「區塊鏈+」的概念不斷深入推進，用戶已從單純的關注數字貨幣價格和交易，逐步轉為更加重視其使用范圍的大小。根據市場需求提高落地應用能力是比特幣和其他數字貨幣的發展趨勢。

Bitterfly開創性地提出了POW+Bitterfly雙層演算法，即改進型 PBFT 演算法。Bitterfly通過 POW 演算法確保底層區塊足夠安全的同時，以價值儲存、去中心化數字資產兌換、支付與清算等技術，服務多種商業生態和應用。根據使用者（個人、企業、政府）、資產所有者、服務運營商、產業鏈上不同經營主體（設備供應商、在線電商、金融機構、物流企業等），以及區塊鏈業務特點，對底層進行模塊化拆分，達到應對多維度、多角色的安全防護、數據隱私保密、分布式數據存儲、可信數據資產接入和交易。

4. 21個創世節點，凝聚社區共識

比特幣社區的上層管理就算是最低門檻也是大部分人的天花板，因為比特幣的社區治理更側重於技術的升級與維護，且治理體系非常復雜，需要極強的專業能力。雖然社區「人人可參與」，只要大體上認同比特幣的核心價值並願意參與其中相關活動，就可以被認為是社區成員，但相較於金字塔頂部而言這些人缺乏認同感，流動性較大。

所以，Bitterfly從機制上首要倡導的就是讓每個節點主動推廣Bitterfly的價值觀，在理念上達成一致。其次，以「做貢獻，得獎勵」的方式促進社區共享共治，形成合力穩健發展。Bitterfly社區將不設准入門檻，不論是否擁有技術背景，均可競爭節點資格。Bitterfly總共誕生210個節點，節點會通過多種方式來幫助社區未來的發展。

近來在國外科研社交服務網站Researchgate上，一篇由哈佛大學學生發表的文章：「Bitterfly：蝴蝶熵權共識演算法」引起了廣泛關注。文章在肯定比特幣價值的同時，也指出了POW共識演算法的弊端，並表明在技術方面比特幣對區塊鏈的未來難以為繼。

在比特幣問世11年後，它能否繼續支撐整個區塊鏈行業被再一次放在話題桌上討論，

而該名學生在提出問題的同時，也同樣給出了解決方案，那就是蝴蝶熵權共識演算法。蝴蝶振翅，颶風將起。Bitterfly變革世界的力量從每一次全力以赴的展翅而始。

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㈤ 伺服器的算力一般是多少

伺服器的算力一般是64T。

企業級伺服器是屬於高檔伺服器行列，正因如此，能生產這種伺服器的企業也不是很多，但同樣因沒有行業標准硬體規定企業級伺服器需達到什麼水平，所以也看到了許多本不具備開發、生產企業級伺服器水平的企業聲稱自己有了企業級伺服器。

企業級伺服器最起碼是採用4個以上CPU的對稱處理器結構，有的高達幾十個。

伺服器（serer)指在網路環境中或在具有客戶－伺服器結構（參見客戶－伺服器計算）的分布式管理環境中，為客戶的請求提供服務的節點計算機，或指在該計算機上運行的，用於管理資源並為用戶提供服務的計算機軟體。

伺服器的構成包括處理器、硬碟、內存、系統匯流排等，和通用的計算機架構類似，但是由於需要提供高可靠的服務，因此在處理能力、穩定性、可靠性、安全性、可擴展性。

可管理性等方面要求較高。在網路環境下，根據伺服器提供的服務類型不同，分為文件伺服器、資料庫伺服器、應用程序伺服器、WEB伺服器等。

基本信息

企業級伺服器是屬於高檔伺服器行列，正因如此，能生產這種伺服器的企業也不是很多，但同樣因沒有行業標准硬體規定企業級伺服器需達到什麼水平。

所以也看到了許多本不具備開發、生產企業級伺服器水平的企業聲稱自己有了企業級伺服器。企業級伺服器最起碼是採用4個以上CPU的對稱處理器結構，有的高達幾十個。

㈥ 谷歌伺服器的計算能力比我們現在用的個人電腦快多少

無限大倍 ，谷歌的伺服器海了去了，數都數不清。

谷歌說的不是你的電腦系統在他的雲伺服器上運行，而是你的軟體在運伺服器上運行。現在谷歌的谷歌文檔就是一個例子，也是雲得一種初級應用，不需要office軟體，完全在線編輯存儲。

㈦ 谷歌雲伺服器使用哪裡寬頻

谷歌雲伺服器使用8Gbps寬頻。

谷歌明年推8Gbps寬頻服務 每個月150美元上行也不限速
時間：2022-10-17 08:03:02 來源：cnBeta
前不久美國一家運營商宣布推出8Gbps的寬頻服務，而且上行也不限速，這種超高速網路會成為美國公司的一個焦點，谷歌也計劃在2023年推出8Gbps的寬頻，每個月只要150美元，約合人民幣1077元。



根據谷歌的說法，他們將為創意工作的專業人士、經常使用雲端或者大數據工作的人，還有就是那種有多人共享互聯網的家庭用戶提供超高速寬頻服務。

這個服務有5Gbps及8Gbps兩種帶寬，前者每月收費125美元，後者每月收費150美元，谷歌還表示這種網路是上下行對等的，也就是說上行也是5Gbps或者8Gbps，不限速。

一些幸運兒甚至不用等到2023年，如果現在就是谷歌Fiber的客戶，而且住在在猶他州的堪薩斯城或西得梅因，最快下個月就可以申請這種寬頻。

PS：有了8Gbps的寬頻，怎麼利用可能是關鍵了，理論上1秒鍾就可以下載1GB的電影，三五秒就能下個大片了。

㈧ 谷歌和雲計算的關系，說明白些

簡單說就是谷歌提供了一些雲計算服務。

谷歌（Google）建立了一個強有力的商業模式。如今，它以應用託管、企業搜索以及其他方式向企業用戶開放了自己的雲端服務。谷歌推出了自己的應用程序引擎（GAE），這項服務允許開發者編寫Python應用程序，並為這些程序提供至多五百兆的免費存儲空間。超過這一限額之後，谷歌為每個「CPU核心小時」收費10到12美分，並為每G存儲空間收費15到18美分。本月，谷歌披露它將提供可以根據業務定製的企業搜索。

對於終端用戶，谷歌提供的應用（Google Apps）包括在線文檔、在線電子表格以及其他應用。Google Apps是免費的，為了得到一個高級版本，用戶也可以每年繳納五十美元費用。與之比較，微軟基於PC的Office2007辦公軟體套裝每用戶價值500 美元。

包括通用電氣和寶潔公司在內，有超過五十萬家組織和一千萬個人用戶使用Google Apps。但也應清醒地看到：這些服務的主要用戶群體是消費者、大學生以及小型企業雇員，而不是企業群體。谷歌也正在適應這樣一個現實：用戶有時必須離線工作。Google Gears就是為此而開發的一個瀏覽器插件。

谷歌還與IBM一道為大學生和學者們提供雲計算服務。谷歌-IBM雲是一個由谷歌設備、IBM刀片伺服器、運行Linux的System x伺服器、Xen虛擬機，以及Apache的開源Hadoop分布式應用框架組成的結合體。

盡管雲計算這種「即插即算」的簡單服務看起來虛無縹緲，但不要被它愚弄。谷歌在雲端投入了大規模的IT設施建設。他們最近在依阿華、俄勒岡、北卡和南卡已經建成或正在建設的數據中心平均每個造價六千萬美元。

㈨ 雲計算的算力來自於哪

雲計算的算力來自於雲伺服器。根據查詢相關資料信息，雲伺服器主要計算環節都在雲端，這種模式可以讓配置更低的終端實現更多的功能。與終端設備的算力類似，雲計算同樣也有三個決定算力的指標，即計算能力、存儲和帶寬，正是雲計算所提供的主要基礎設施業務。

㈩ 谷歌TPU是什麼意思 專為人工智慧打造的算力神器

說起人工智慧，大家一定都會有所耳聞，其實各個企業或者國家之前關於人工智慧的競爭，歸根到底是演算法和算力的競爭，這篇文章就跟大家聊聊谷歌專為人工智慧開發的TPU！

TPU項目開始於2014年，簡單來說兩個原因： 1. 計算任務不同了， 深度神經網路開始興起，矩陣乘加成為重要的計算loading。 2. CPU和GPU太貴了，Google需要找便宜的方法，要降低TCO。所以要自己搞晶元的想法就出來了。

簡單地說，它是谷歌在2015年6月的I/O開發者大會上推出的計算神經網路專用晶元，為優化自身的TensorFlow機器學習框架而打造，主要用於AlphaGo系統，以及谷歌地圖、谷歌相冊和谷歌翻譯等應用中，進行搜索、圖像、語音等模型和技術的處理。

區別於GPU，谷歌TPU是一種ASIC晶元方案。ASIC全稱為Application-Specific Integrated Circuit（應用型專用集成電路），是一種專為某種特定應用需求而定製的晶元。但一般來說，ASIC晶元的開發不僅需要花費數年的時間，且研發成本也極高。

對於數據中心機房中AI工作負載的高算力需求，許多廠商更願意繼續採用現有的GPU集群或GPU+CPU異構計算解決方案，也甚少在ASIC領域冒險。

實際上，谷歌在2006年起就產生了要為神經網路研發一款專用晶元的想法，而這一需求在2013年也開始變得愈發急迫。當時，谷歌提供的谷歌圖像搜索、谷歌照片、谷歌雲視覺API、谷歌翻譯等多種產品和服務，都需要用到深度神經網路。

在龐大的應用規模下，谷歌內部意識到，這些夜以繼日運行的數百萬台伺服器，它們內部快速增長的計算需求，使得數據中心的數量需要再翻一倍才能得到滿足。然而，不管是從成本還是從算力上看，內部中心已不能簡單地依靠GPU和CPU來維持。

神經網路演算法一直在演變和發展，這套方法的理論還不成熟，應用場景也會在未來幾年發生巨大的變化。大家可以想像一下安防、無人機、智慧大樓、無人駕駛，等等等等。每一個子領域都有 系統/功耗/性能 一系列問題和各種權衡。一方面，是演算法多變的情況下，如何發掘計算的內在並行性，又給上層程序員提供一個高效的編程介面，是一個很重要很實際的問題。

綜合以上信息，TPU是谷歌搞出來的一個專用晶元，國內的晶元公司在搞ASIC挖礦，谷歌在搞ASIC訓練人工智慧，如果之後人工智慧在各個領域發力，tpu也表現良好的話，以後的電腦上說不定就得加上這個硬體！