TPU芯片（Tensor Processing Unit）是谷歌专为机器学习任务设计的人工智能加速处理器，其核心优势在于针对张量运算进行了硬件级优化。这种定制化架构通过降低计算精度（通常采用8位整型而非32位浮点）、简化控制逻辑、增加片上内存带宽等手段，显著提升了神经网络训练与推理的效率。与通用GPU相比，TPU在功耗比和单位面积计算密度上具有明显优势，尤其适合处理卷积神经网络（CNN）和Transformer等需要大规模矩阵运算的模型。
在自动驾驶领域，TPU芯片因其高效的并行计算能力被广泛应用于实时环境感知系统。例如在目标检测任务中，搭载TPU的车载计算平台能以毫秒级延迟处理多路摄像头输入的图像数据，同时保持高精度的行人、车辆识别能力。谷歌Waymo的第五代自动驾驶系统就采用了自研TPU集群进行感知模型的边缘计算，这种专用硬件方案相比传统GPU方案可降低40%的能耗，这对于电动汽车的续航里程优化具有实际意义。未来随着车规级TPU的发展，这类芯片将在车载AI计算单元中扮演更重要的角色。