由于其低延迟性能，TPU 非常适合推荐引擎和欺诈检测等实时应用。
TPU 经过精心设计，能够高效地训练 GPT-4 和 BERT 等复杂模型，从而显著降低训练时间和计算成本。
从气候模型到蛋白质模拟，TPU 为研究人员提供了突破性发现所需的速度和能力。
Coral M.2 加速器通过提供快速推理和极低的功耗，显著提升设备端机器学习性能。将其集成到您的系统中，即可在边缘实现高效的实时机器学习处理，从而降低延迟并减少对云资源的依赖。
Hailo-8 边缘 AI 处理器采用超紧凑封装，尺寸比一美分硬币还小（含内存），却能提供高达 26 TOPS 的运算能力。其神经网络优化架构支持在边缘设备上进行实时深度学习，同时功耗极低，是汽车、智慧城市和工业自动化应用的理想之选。这种高效的设计支持边缘端的高性能 AI，同时最大限度地降低能耗和总体成本。
TPU 专为处理矩阵密集型任务而设计，与传统 GPU 相比，可提供更快的训练和推理速度。
允许在多个单元上分布训练，从而实现大规模模型的有效扩展。
支持 TensorFlow、PyTorch（通过 OpenXLA）和 JAX 等流行的机器学习框架，确保与您现有的流程轻松集成。
TPU 与 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Vertex AI 集成，可轻松编排和管理 AI 工作负载。
