早在2015年，谷歌大脑团队就成立了第一个TPU中心，为 Google Translation，Photos 和 Gmail等产品提供支持。 为了使所有数据科学家和开发人员能够访问此技术，不久之后就发布了易于使用，可扩展且功能强大的基于云的TPU，以便在 Google Cloud 上运行 TensorFlow 模型。

TPU 由多个计算核心（Tensor Core）组成，其中包括标量，矢量和矩阵单元（MXU）。TPU（张量处理单元）与CPU（中央处理单元）和GPU（图形处理单元）最重要的区别是：TPU的硬件专为线性代数而设计，线性代数是深度学习的基石。在过去几年中，Google TPU 已经发布了 v1，v2，v3, v2 Pod, v3 Pod, Edge 等多个版本：

通过使用 Cloud TPU ，我们可以大大提升 TensorFlow 进行机器学习训练和预测的性能，并能够灵活的帮助研究人员，开发人员和企业 TensorFlow 计算群集。

Source: Google

根据研究显示，TPU 比现代 GPU 和 CPU 快 15 到 30 倍。同时，TPU 还实现了比传统芯片更好的能耗效率，算力能耗比值提高了30倍至80倍。