一句话区分
NVIDIA 的核心是通用 GPU 加上 CUDA、TensorRT、网络和整机生态；Cerebras 的核心是 WSE 晶圆级处理器加 CS 系统，尽量把大量计算和通信放到单个超大芯片内部；Google TPU 是 Google 为机器学习矩阵计算设计的 ASIC，通过 Cloud TPU 和 Pod 形态提供给训练、微调和推理工作负载。
架构差异
NVIDIA GPU 保留较强通用性，Tensor Core 加速深度学习矩阵运算，同时还能运行图形、HPC、数据处理和大量自定义 CUDA kernel。Cerebras WSE 牺牲传统小芯片的可组合方式，换取晶圆级片上互连和片上 SRAM。Google TPU 则围绕矩阵乘加单元、向量单元、片间互连和编译器栈设计，更像面向神经网络的专用机器。
软件生态差异
NVIDIA 的最大优势之一是 CUDA 生态：框架、算子库、推理引擎、调试工具、集群软件和第三方经验都很成熟。TPU 主要通过 JAX、PyTorch/XLA、TensorFlow 和 Google Cloud 工具链使用，适合已经围绕 Google Cloud 或 XLA 编译链优化的团队。Cerebras 提供自己的软件栈和模型运行方式，重点是降低部分大模型切分与分布式调度复杂度。
什么时候选谁
如果团队需要最广泛的软件兼容性、灵活采购和成熟生态，NVIDIA GPU 通常最稳妥。如果工作负载适合晶圆级系统，且更看重片上带宽、低延迟或简化大模型并行，Cerebras 值得评估。如果团队在 Google Cloud 上训练或服务大规模模型，并能接受 TPU/XLA 的编译和部署模式，Google TPU 可能提供很好的系统级效率。真正的选择不只看峰值算力，还要看模型结构、批量大小、显存/内存压力、网络通信、工程经验和单位成本。