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TheNextPlatform评论称，TPU并不复杂，看上去更像是雷达应用的信号处理引擎，而不是标准的X86衍生架构。Jouppi说，虽然TPU有很多矩阵乘法单元，但TPU比“GPU在思路上更接近浮点单元协处理器”，TPU没有任何存储程序，仅执行从主机发送的指令。
由于要获取大量的权重并将这些权重送到矩阵乘法单元，TPU上的DRAM是作为一个独立的单元并行运行。同时，矩阵乘法单元通过减少统一缓冲区的读写降低能耗，也就是进行所谓的“脉动运行”（systolicexecution）。
TPU有两个内存，还有一个用于存储模型中参数的外部DRAM。参数进来以后，从矩阵乘法单元的上层开始加载。同时，可以从左边加载激活，也就是“神经元”的输出。这些都以“systolic”脉动的方式进入矩阵单元，然后进行矩阵相乘，每个周期可以做64，000次累积。
鉴于大多数使用机器学习的公司（除了Facebook）都使用CPU做推理，因此谷歌TPU论文将英特尔“Haswell”XeonE5v3处理器和TPU做了对比，而且从数据可以看出，后者在多维度推理方面性能远超前者。TheNextPlatform也由此评论，难怪用惯了X86处理器集群做机器学习的谷歌要自己研发一款新的芯片做推理。
在谷歌的测试中，使用64位浮点数学运算器的18核HaswellXeonE5-2699v3处理器，以2.3GHz运行的情况下每秒能够处理1.3TOPS（每秒万亿次运算），提供51GB/秒的内存带宽，Haswell芯片的能耗是145瓦，系统（包括了256GB的内存）繁忙时耗能455瓦特。
相比之下，TPU使用8位整数数学运算器，拥有256GB的主机内存和32GB的自身内存，片上内存带宽34GB/秒，峰值92TOPS，推理吞吐量高了71倍，而托管TPU的服务器的热功率为384瓦。
谷歌还对比测试了CPU、GPU和TPU处理不同批量（batch）大小的每秒推理吞吐量。
在批量很小、数量为16的情况下，HaswellCPU处理完前99%的响应时间接近7毫秒，每秒推理数为5，482次（IPS），相当于最大值（13，194IPS，批量64）的42%，而达到峰值则用了21.3毫秒的时间。相比之下，TPU可以做到在批量大小为200的情况下仍然满足7毫秒的上限，并且IPS为225，000次，达到峰值性能的80%。TPU在批量大小为250的情况下，经过10个毫秒就出现了前99%的响应。
需要指出，谷歌测试的是一个相对较早的HaswellXeon，随着架构的变化和预计今夏发布的“Skylake”XeonE5，IPC还会上升。此外，Skylake是28核（相比Haswell是18核），Xeon的总体吞吐量也会加大（TheNextPlatform的估计是提高80%）。但即便如此，CPU与TPU还是有着很大的差距。
国际计算语言学协会（ACL）第55届年会将在加拿大温哥华举行。这一次会议将于2017年7月30日至8月4日在温哥华市中心的威斯汀湾海岸酒店（WestinBayshoreHotel）举办。
ACL2017除了主要会议之外，还如同其他顶级会议一样包含研讨会、专题报告、研习会和演示等。ACL会议是计算语言学领域的首要会议，广泛涉及自然语言的计算方法及其各类研究领域。
下面列出了ACL2017所接收的长篇论文、短篇论文和软件展示，所有论文或展示采取分类无序排列。
恭喜作者们！