使用场景

AI21 Labs使用Trillium TPU加速其Mamba和Jamba语言模型的开发，提供更强大的AI解决方案。

Google使用Trillium TPUs训练了最新的Gemini 2.0 AI模型，展示了其在AI模型训练中的高性能。

Trillium TPU在多步骤推理任务中表现出色，为图像扩散和大型语言模型提供了显著的推理性能提升。

产品特色

超过前一代4倍的训练性能提升。

高达3倍的推理吞吐量增加。

能效提升67%。

每芯片峰值计算性能提升4.7倍。

高带宽内存（HBM）容量翻倍。

芯片间互连（ICI）带宽翻倍。

单个Jupiter网络结构中可部署100K Trillium芯片。

训练性能每美元提升高达2.5倍，推理性能每美元提升高达1.4倍。

使用教程

1. 登录Google Cloud平台并访问Trillium TPU服务。

2. 创建或选择一个项目，并确保项目具备使用Trillium TPU的权限。

3. 根据需要配置Trillium TPU资源，包括芯片数量和网络结构。

4. 部署AI模型到Trillium TPU上，并开始训练或推理任务。

5. 监控任务性能，利用Google Cloud提供的工具优化模型和资源使用。

6. 根据业务需求调整Trillium TPU资源配置，以实现成本和性能的最佳平衡。

7. 完成AI任务后，释放不再需要的Trillium TPU资源以节省成本。