A
A Google hivatalosan bevezette a hetedik generációs Tenzor-feldolgozó egységét (TPU), az Ironwood-ot, amelynek célja az AI-következtetések növekvő igényeinek kielégítése. Ha az AI-vezérelt alkalmazások egyre inkább áthatóbbá válnak, az Ironwood nemcsak javította a teljesítményt, hanem a skálázható, energiatakarékos megoldásokat is, amelyek a Google-t kulcsfontosságú szereplőknek tekintik a gyorsan fejlődő AI hardver piacon. A chip két konfigurációban kapható, az egyik 256 chips, a másik pedig egy hatalmas 9 216-chip-beállítással, lehetővé téve a rendszer számára, hogy szükség szerint skálázhassa. Ezek a beállítások hatalmas számítási kapacitást kínálnak, ami különösen fontos a nagyszabású AI alkalmazások, például a generatív AI, a valós idejű adatfeldolgozó és a döntéshozatali rendszerek számára.
A legnagyobb konfiguráció 42,5 exaflops kombinált számítási teljesítményt ér el, messze meghaladja a korábbi szuperszámítógépeket, mint például az El Capitan. src=”adatok: image/svg+xml; nitro-üres-id=mty4mzo5mze=-1; base64, phn2zyb2awv3qm94psiwidagmtawmca1nj Iiihdpzhropsixmdawiibozwlnahq9iju2MiigEg1sbnm9Imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2z4=”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”> Forrás: Google
A Google hangsúlyozza az Ironwood energiahatékonyságát . A puszta feldolgozási ereje ellenére a TPU-t minimális energiafogyasztás szem előtt tartásával tervezték, és foglalkozik az AI környezeti hatásaival kapcsolatos növekvő aggodalmakkal. Ez a fenntarthatóság iránti elkötelezettség összhangban áll a Google szélesebb körű stratégiájával, hogy hatékony AI megoldásokat biztosítson, miközben minimalizálja az AI műveletek szénlábnyomát. src=”adatok: image/svg+xml; nitro-üres-id=mty5mdoxmdky-1; base64, phn2zyb2awv3qm94psiwidagmtawmca1njiiiH dpzhropsixmdawiibozwlnahq9iju2miigeg1sbnm9Imh0dha6lyy93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2z4=”> forrás: forrás: A Google
következtetés-központú kialakítás: Az AI
jövőjének felé tartó lépés, ahol az Ironwood elkülöníti magát, az AI-következtetésre összpontosít-az előre képzett modellek új adatokra történő alkalmazása, például a nyelvgenerálás és a képfelismerés. A korábbi TPU-kkal ellentétben, amelyek edzésorientáltabbak voltak, az Ironwood kifejezetten a generatív AI alkalmazások teljesítményének felgyorsítására szolgál. Az ilyen típusú AI modellek vonzódnak az iparágakban, ideértve a szintetikus média, az ügyfélszolgálati automatizálás és az adatközpontú döntési rendszerek létrehozását. A Google Ironwood célja ennek a keresletnek a kielégítése, biztosítva a gyorsabb, hatékonyabb modell telepítést, ami drasztikusan javíthatja az AI alkalmazások sebességét és költséghatékonyságát az ágazatokban. Az NVIDIA Blackwell B200 GPU-ja felülmúlja a Google Trillium TPU-t az AI edzési feladatokhoz szükséges referenciaértékekben. Az NVIDIA GPU-ja kitűnő a nagy modellek kiképzéséhez szükséges nyers teljesítménynél, amely sok területen továbbra is versenyelőny. A vállalat stratégiailag befektetett mind a belső hardverekbe, mind a külső együttműködésekbe. Például a Google állítólag az NVIDIA Blackwell B200 GPU-jának bérbeadása során a CoreWeave, az NVIDIA-alapú infrastruktúrára szakosodott felhőszolgáltató. Ez a hibrid megközelítés azt sugallja, hogy a Google kibővíti AI képességeit, miközben fenntartja a saját TPU technológiájára összpontosítást. A Google folyamatos beruházása mind a házon belüli, mind a külső megoldásokba tükrözi az AI rendszerek méretezésének komplex természetét a jelenlegi technológiai tájban. A chip támogatni fogja a Google Cloud AI-vezérelt munkaterhelését, amely nagy teljesítményű számítástechnikát biztosít az ügyfelek számára, anélkül, hogy kiterjedt infrastruktúra-fejlesztésre lenne szükség. Az Ironwood fejlett feldolgozási képességei elengedhetetlenek a vállalat felhő AI és gépi tanulási eszközök támogatásához, például a Vertex ai , melyek széles körű alkalmazást nyújtanak az alkalmazásokhoz. A
Google stratégiája az Ironwood-nál demonstrálja hosszú távú elkötelezettségét, hogy felhőplatformját az AI-központú vállalkozások számára nyújtó szolgáltatásgá tegye. Ha nemcsak szoftvert kínál, hanem erőteljes, méretezhető hardvereket is, a Google kritikus szereplőként helyezkedik el az AI térben. Ez lehetővé teheti a vállalkozások számára, hogy kihasználják az Ironwood TPU architektúrájának erejét anélkül, hogy maguk a hardverek kezelése lenne. src=”adatok: image/svg+xml; nitro-üres-id=mtcyotoxmjyz-1; base64, phn2zyb2awv3qm94psiwidagmtaynca1nz Yiihdpzhropsixmdi0iibozwlnahq9iju3niigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>
A műszaki előírásokon túl az Ironwood képességei valós következményekkel járnak az iparágakban. Például az egészségügyi ellátásban az AI-alapú eszközök, például a diagnosztikai képalkotó rendszerek és a prediktív modellezés jelentősen felgyorsíthatók az Ironwood számítási teljesítménye. Az Ironwood javíthatja a prediktív algoritmusok sebességét és pontosságát, lehetővé téve a betegek jobb eredményeit és a hatékonyabb ápolási modelleket. Tekintettel a mély tanulás által vezérelt tartalomteremtés iránti növekvő érdeklődésre, az Ironwood azon képessége, hogy ezeknek a munkafolyamatoknak ésszerűsítheti a médiatermelési környezetet. Akár önálló vezetési autók, intelligens városi infrastruktúra vagy automatizált gyárak, az Ironwood képessége, hogy hatalmas mennyiségű valós idejű adatokat dolgozzon fel, ez az egyre inkább adatközpontú ágazatokban. A független elemzések során felmerült egyik legfontosabb kérdés az AI modellek valós energiafogyasztása. Miközben a Google hangsúlyozta a chip energiahatékonyságát, a puszta működési skála továbbra is magasabb energiaigényt eredményezhet. Ahogy az AI rendszerek bonyolultabbá válnak, a környezeti hatás továbbra is aggodalomra ad okot, még akkor is, ha az iparág a zöldebb technológiákat ösztönzi. Míg a Google és más források referenciaértékei és teljesítményi igényei ígéretesek, a valós tesztek a felhasználási esetek körében döntő jelentőségűek a chip képességeinek megerősítésében. Amint az a TPU-k korábbi generációival látható, a hardver méretezhetőségét és rugalmasságát tesztelni fogják, mivel több iparág alkalmazza az AI-t a kritikus alkalmazásokhoz. Ez a Google szélesebb körű stratégiájának része az AI infrastruktúrájának vezetésére. A következtetésekre összpontosítva az Ironwood arra kész, hogy az AI alkalmazások következő generációját táplálja, a beszélgetési ágensektől a prediktív modellekig. Míg az Ironwood jelentős ígéretet kínál, az Nvidia-val és más hardverjátékosokkal folytatott verseny heves lesz. A független áttekintések és az AI hardver további előrelépései végül meghatározzák, hogy az Ironwood hosszú távon hogyan áll fel. Ahogy a technológia tovább fejlődik, az Ironwood kulcsszerepet játszhat az AI telepítésének és méretezésének kialakításában az iparágakban.
