最新技术分析揭示了NVIDIA GPU和谷歌TPU在人工智能计算领域的架构本质差异。现代机器学习GPU本质上是由专精于矩阵乘法的计算核心集群与高速内存条构成的异构体系，而TPU则是纯粹为矩阵运算设计的专用加速器，具有成本效益高、性能可预测的特性。最关键的差异体现在网络互联架构上：TPU采用二维或三维环面拓扑结构，每个单元仅与相邻节点直连，形成规整但扩展性受限的网络；而GPU集群采用基于交换机的树状网络架构，支持更灵活的横向扩展能力。这种底层架构差异直接影响大规模语言模型的训练效率，GPU的树状网络更适合多节点并行计算时的数据交换需求，而TPU的环面结构在特定拓扑下能提供更高的带宽利用率。随着千亿参数模型成为常态，互联架构已成为选择计算平台时仅次于算力本身的关键技术考量因素。