在超大规模 AI 训练中，芯片间互联已成为决定集群效率的核心瓶颈。TPU 的 ICI（Inter-Chip Interconnect）通过专用 3D 环面拓扑和光学电路交换（OCS），实现万卡级低延迟全对全（all-to-all）通信，而 GPU 依赖 NVLink 机内高带宽与 InfiniBand 机间网络，却在扩展时面临分层延迟放大和故障敏感问题。这种差异不仅源于硬件设计，还锁定 TPU 在 Google 生态的工程优势。
首先，TPU ICI 的 scaling 能力远超 GPU 分层方案。以 Google 最新 Ironwood（TPU v7）为例，单 Pod 可扩展至 9216 芯片，总算力达 42.5 ExaFLOPs FP8，支持共享 1.77PB HBM 内存。每个芯片配备 4 条 ICI 链路，双向带宽 9.6 Tbps（1.2 TBps 单向），通过 3D Torus 拓扑（每个芯片连 6 邻居）实现高效路由：任意两芯片平均跳数控制在 Pod 尺寸的 1/3 以内，延迟 < 1μs，支持全集群 AllReduce 操作无明显瓶颈。OCS 技术进一步动态重构路径，单个组件故障时毫秒级绕行，确保 99.999% uptime，年宕机 < 6 分钟。
相比之下，GPU 的 NVLink+InfiniBand 采用分层架构：NVLink 5 代（Blackwell）单 GPU 1.8 TB/s 双向，NVL72 机架 72 卡全互联（14.4 TB/s 交换容量），但跨机架依赖 InfiniBand（NDR 400Gbps，HDR 800Gbps），RDMA 延迟～1μs，CPU 开销低却需 Fat-Tree/Dragonfly 拓扑多层交换。大规模集群（如 10k + 卡）AllReduce 需节点内 Reduce-Scatter + 跨节点 All-Gather + 节点 All-Gather，跳数随规模平方增长，带宽利用率降至 50% 以下。文献指出，TPU v7 Pod FP8 性能是最近竞品的 118 倍，主要归功 ICI 的无缝扩展。
工程实践中，这种差异放大在故障恢复和利用率上。GPU 大规模域（scale-up domain）单卡故障可瘫痪整个 TP 域（如 TP64 丢 2 卡，吞吐降 10%），需 NTP（Nonuniform Tensor Parallelism）降级 TP 度或电源提升补偿，但增加能耗 15%。TPU OCS 自动重定向流量，结合液冷 99.999% 可用性，避免 DP 副本落后。实际部署，TPU Pod 宕机时间从 2000h 延至 10 万 h，吞吐提升 30%，功耗降 40%。
为落地万卡集群，以下给出关键参数与监控清单：
互联参数对比表
| 参数 | TPU ICI (Ironwood) | GPU NVLink+InfiniBand (Blackwell) |
|---|---|---|
| 单芯片带宽 | 9.6 Tbps 双向 | NVLink 1.8 TB/s；IB 800Gbps |
| 最大 scale-up | 9216 芯片 / Pod | 72 卡 / NVL72；10k + 需多层 IB |
| 平均延迟 | <1μs (3D Torus) | 机内 < 0.5μs；机间 1-10μs |
| AllReduce 效率 | 全对全，原生支持 | NCCL 优化，规模 > 1k 卡降 50% |
| 故障恢复 | OCS ms 级重路由 | NTP 降 TP 度，隔离 5-10min |
监控与优化清单
- 带宽利用率：ICI/NVLink>90%，IB>70%；阈值警报 <80%，检查队列深度（RDMA>1024）。
- 跳数 / 延迟：Torus 平均 <10 跳，IB Fat-Tree<5 层；Prometheus 监控 p99 延迟> 2μs，触发路径优化。
- 故障处理：TPU 启用 OCS 动态拓扑，GPU 配置 NTP + 电源 boost（+20% TDP）；每日硬件扫描，MTBF>100k h。
- AllReduce 调优：TPU XLA 融合算子，GPU NCCL SHARP in-network reduce；batch size 调至 arithmetic intensity>500 FLOPs/byte。
- 回滚策略：通信异常 > 5%，fallback 至小 Pod / 节点（TPU 256 芯片，GPU 8 卡 DGX）；每周全集群 checkpoint，恢复 < 1h。
软件生态进一步固化优势。TPU 依托 XLA/JAX 编译器，将复杂 Transformer 融合为 ICI 优化 AllReduce，MFU>40%；GPU CUDA/NCCL 通用，却需手动调环形 / 树形算法，超大规模易 straggler。Google Jupiter 网络 + Pathways 运行时，支持跨 Pod 数百 k 芯片，远胜 GPU RoCE 备选（延迟高 20%）。
总之，TPU ICI 在万卡 scaling 的低延迟全对全通信，提供工程级锁定：成本 < GPU 网络 1/5，能效 2-3 倍。企业部署时，优先评估 AllReduce 规模，结合云 TPU Pod 实现高效落地。
资料来源：
- Google Ironwood TPU 技术文档及 EEWorld 比较分析。
- CSDN 多卡并行技术栈及 SemiAnalysis 集群报告。（引用自搜索结果，无长引文）