Google這間公司最可怕之處，在於其恐怖的前瞻執行力，每當眾人還在清談「技術趨勢」之際，就突然石破天驚的昭示天下：我們早就應用在實際的產品。其諸多豐功偉業中的最知名案例，莫過於在2013年底，Google爆炸性的公開其「規劃佈署已達3年」的B4資料中心廣域網路，開大規模商業化軟體定義網路(SDN)之先河。
近年來Google投入人工智慧市場，自行打造的TPU更是值得大書特書的經典，專注於推論的第一代TPU早在2015年就投入應用，2016年Google I/O公佈其全貌，而隔年用於深度學習的TPU v2就登場了，2018年Google I/O更跑出性能暴漲「8倍」的第三代，就算第四代早就默默的上線服役，也不是太讓人感到意外的結果。
但不知道是否寧願集中精神在推進嶄新雲端服務，或著基於其他不可告人的理由，Google發表第三代TPU的腳步，也彷彿學到了Intel IBM的「擠牙膏」精隨，2019年的HotChips 31也只是在教程議題中「偷渡」了TPU v3的部份細節(所以某些只看議程標題的人，就不會察覺到這件大事)，到了2020年才算真相大白。
Google's Training Chips Revealed: TPUv2 and TPUv3
至於核心層面的差異性，除了仍舊著重提昇記憶體頻寬，有一點倒是值得一提，TPU v3執行的指令，是1個332位元長的超長指令集(VLIW)，VLIW指令包內總計有2個純量指令、4個向量指令(其中2個是記憶體載入/回存)、2個矩陣指令、6個立即值、與1個雜項應用。
爬文至此，各位科科想必也不難理解，近來人工智慧晶片熱潮逐漸消退、「AI晶片」新創公司併購案此起彼落(尤其得感謝生氣亂買公司的Intel)的主因，因為這票新創公司做出來的東西，不見得真的符合開發者的需求，更罔論擠身隨手可得的雲端服務。擁有龐大雲端服務基本盤的Google，和靠著GPU市佔率的結實地基而穩紮穩打的NVIDIA，就讓AI晶片變成了棘手的生意，像中國的DEEPHi(深鑑科技)可以被FPGA巨頭Xilinx收購，已經算是很棒的結局了。
