Google 开源的 TPU 微基准测试套件为开发者提供了涵盖网络、计算、HBM、主机传输和注意力组件的细粒度性能指标，以验证真实世界的硬件能力。通过利用这些基准测试建立 Roofline 模型，工程师可以准确诊断其机器学习工作负载是受计算、内存还是网络限制。这一经验基准直接指导针对性的软件优化——例如内核调优、网格分片与重材质化——以最大化大规模模型部署中的硬件利用率。