BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，用于自然语言处理任务。TPU（Tensor Processing Unit）是一种专门用于深度学习的硬件加速器。BERT利用TPU内存主要有两个方面的优化：

1. 数据并行：BERT的训练数据通常非常大，因此需要将数据切分为多个小批次（mini-batches）进行并行处理。TPU内存可以容纳多个小批次的数据，因此可以利用TPU并行处理多个小批次，加快训练速度。

2. 模型并行：BERT模型的参数通常非常庞大，无法完全适应于单个TPU内存的大小。因此，需要将模型切分为多个部分，分布在多个TPU上进行并行计算。每个TPU计算一部分模型，然后将中间结果传递给其他TPU进行后续计算。这样可以充分利用TPU内存的并行计算能力，提高训练速度和内存利用率。

下面是一个利用TPU进行BERT模型训练的示例代码：

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_hub as hub

# 设置TPU集群
cluster_resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://10.0.0.2:8470')
tf.config.experimental_connect_to_cluster(cluster_resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(cluster_resolver)
strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(cluster_resolver)

# 加载BERT模型
bert_module = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/2", trainable=True)

# 定义BERT模型
def create_model():
    input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids")
    input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name="input_mask")
    segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name="segment_ids")
    
    pooled_output, _ = bert_module([input_word_ids, input_mask, segment_ids])
    output = tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')(pooled_output)
    
    model = tf.keras.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output)
    return model

# 在TPU上训练BERT模型
with strategy.scope():
    model = create_model()
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5),
                  loss='categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
    dataset = tfds.load('imdb_reviews', split=tfds.Split.TRAIN)
    dataset = dataset.batch(32)
    
    model.fit(dataset, epochs=10)

在上述代码中，首先设置了TPU集群，并通过tf.distribute.experimental.TPUStrategy将模型训练的计算放在TPU上进行。然后加载了一个预训练的BERT模型，使用该模型创建了一个分类模型。最后，在TPU上训练了该模型，使用了IMDB电影评论的数据集作为训练数据。

需要注意的是，上述代码中的TPU集群地址（tpu='grpc://10.0.0.2:8470'）需要根据实际情况进行设置。另外，由于TPU的使用存在一些限制和注意事项，具体细节请参考TensorFlow官方文档中关于TPU的介绍。