谷歌的AI芯片主要有以下几种：

- 张量处理单元（TPU）：是谷歌为神经网络设计的专用芯片，经过优化可加快机器学习模型的训练和推断速度。如TPU v5p与TPU v4相比，浮点运算性能提升了两倍，高带宽内存提高了3倍，能够提供459teraflops的bfloat16性能或918teraops的int8性能，支持95gb的高带宽内存，数据传输速度达2.76tb/s.
- Cloud TPU v5e：2023年Google Cloud Next大会上发布的AI加速器，被视为英伟达AI芯片霸权的挑战者，主打低精度计算以降低功耗，同时采用脉动神经网络提升性能.
- 第六代张量处理单元Trillium：预计2024年末向云客户提供，与TPU v5e相比，计算性能提高4.7倍，能效比高出67%，可在单个高带宽、低延迟pod中扩展到多达256个TPU，并且可扩展到数百个pod.
- AlphaChip：2024年开源的芯片设计大模型，通过图神经网络，能在几小时内完成芯片布局工作，芯片设计质量优于人类专家，从数据中心到手机、医疗器械上的各种芯片都可通过该模型设计，谷歌的TPU AI加速芯片的数十个芯片块也由其生成，且参与了谷歌每一代新TPU的设计.