Google oficjalnie wprowadził swoją jednostkę przetwarzania tensorów siódmej generacji (TPU), Ironwood, zaprojektowana w celu zaspokojenia rosnących wymagań wnioskowania AI. Ponieważ aplikacje oparte na AI stają się bardziej wszechobecne, Ironwood obiecuje nie tylko zwiększoną wydajność, ale także skalowalne, energooszczędne rozwiązania, które pozycjonują Google jako kluczowy gracz w szybko rozwijającym się rynku sprzętu AI.
moc i wydajność w skali
Ironwood dostarcza przestawiającego 4,614 teraflops na chip, ustanawianie nowości BenchMmark, ustanawiając mocne. Chip jest dostępny w dwóch konfiguracjach, jeden z 256 wiórami, a drugi z masywną konfiguracją 9216 układów, umożliwiając system w razie potrzeby. Konfiguracje te oferują ogromną pojemność obliczeniową, która jest szczególnie kluczowa dla aplikacji AI na dużą skalę, takich jak generatywne sztuczna inteligencja, przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i systemy decyzyjne.
Największa konfiguracja osiąga łączną moc obliczeniową 42,5 Exaflops, znacznie przewyższając poprzednie superkomputery, takie jak El Capitan.
Źródło: Google
Google podkreśla efektywność energetyczną Ironwood . Pomimo czystej siły obliczeniowej, TPU jest zaprojektowany z myślą o minimalnym zużyciu energii, zajmując się rosnącymi obawami dotyczącymi wpływu na środowisko AI. To zaangażowanie w zrównoważony rozwój jest zgodne z szerszą strategią Google polegającą na dostarczaniu potężnych rozwiązań AI przy jednoczesnym minimalizowaniu śladu węglowego operacji AI.
Źródło: Google
Projekt skoncentrowany na wnioskowaniu: Krok w kierunku przyszłości AI
, w którym Ironwood się wyróżnia, koncentruje się na wnioskowaniu AI-proces stosowania modeli wstępnie przeszkolonych do nowych danych, takich jak generowanie języka i rozpoznawanie obrazu. W przeciwieństwie do poprzednich TPU, które były bardziej zorientowane na trening, Ironwood jest specjalnie zaprojektowany w celu przyspieszenia wydajności generatywnych aplikacji AI. Tego rodzaju modele AI zyskują przyczepność we wszystkich branżach, w tym w tworzeniu mediów syntetycznych, automatyzacji obsługi klienta i systemów decyzyjnych opartych na danych.
Potrzeba wyspecjalizowanego sprzętu zoptymalizowanego do wnioskowania staje się coraz bardziej wyraźna jako modele AI, szczególnie duże modele językowe (LLM), zajmować centralne miejsce w rozwoju technologii. Ironwood Google został zaprojektowany tak, aby zaspokoić to zapotrzebowanie, zapewniając szybsze, bardziej wydajne wdrażanie modeli, które może drastycznie poprawić szybkość i opłacalność aplikacji AI w różnych sektorach.
[zawartość osadzona]
Ironwood wchodzi na rynek zdominowany przez NVIDIA, którego GPU od dawna jest złotym standardem szkolenia AI. GPU Blackwell B200 Nvidia przewyższają Google Trillium TPU w testach testowych dla zadań treningowych AI. GPU Nvidia Excel przy surowej mocy potrzebnej do szkolenia dużych modeli, co pozostaje przewagą konkurencyjną w wielu obszarach.
Jednak Google nie stoi w miejscu. Firma strategicznie zainwestowała zarówno w wewnętrzny sprzęt, jak i współpracę zewnętrzną. Na przykład Google jest podobno w rozmowach o dzierżawie GPU Blackwell B200 NVIDIA z CoreWeave, dostawcy chmur, który specjalizuje się w infrastrukturze opartej na NVIDIA. To podejście hybrydowe sugeruje, że Google rozszerza swoje możliwości sztucznej inteligencji, jednocześnie skupiając się na własnej technologii TPU. Ciągłe inwestycje Google w rozwiązania wewnętrzne i zewnętrzne odzwierciedlają złożony charakter skalowania systemów AI w obecnym krajobrazie technologicznym.
Rola Ironwood w szerszej strategii AI Google
Uruchomienie Ironwood jest częścią większej wizji Google w zakresie integracji najnowocześniejszej oferty AI w chmurze. Chip będzie obsługiwał obciążenia Google Cloud oparte na AI, zapewniając klientom wysokowydajne przetwarzanie bez potrzeby rozległych aktualizacji infrastruktury. Zaawansowane możliwości przetwarzania Ironwood będą niezbędne do wspierania Cloud AI i narzędzia do uczenia maszynowego firmy, takie jak vertex ai , który wymaga szerokiego zakresu aplikacji, z Business Inteligencja. Strategia
Google z Ironwood pokazuje również długoterminowe zaangażowanie w uczynienie platformy chmurowej usługi dla firm zorientowanych na AI. Oferując nie tylko oprogramowanie, ale także potężny, skalowalny sprzęt, Google pozycjonuje się jako kluczowy odtwarzacz w przestrzeni AI. Może to pozwolić firmom na wykorzystanie siły architektury TPU Ironwood bez złożoności samego zarządzania sprzętem.
Poza specyfikacjami technicznymi możliwości Ironwood będą miały rzeczywiste implikacje we wszystkich branżach. Na przykład w opiece zdrowotnej narzędzia napędzane AI, takie jak diagnostyczne systemy obrazowania i modelowanie predykcyjne, można znacznie przyspieszyć przez moc obliczeniową Ironwood. Ironwood może zwiększyć szybkość i dokładność algorytmów predykcyjnych, umożliwiając lepsze wyniki pacjentów i bardziej skuteczne modele opieki.
W branży rozrywkowej siła przetwarzania Ironwood może być stosowana do zadań generowania treści, takich jak tworzenie mediów syntetycznych i zwiększenie efektów specjalnych. Biorąc pod uwagę rosnące zainteresowanie tworzeniem treści z głębokim uczeniem się, potencjał Ironwood do usprawnienia tych przepływów pracy może zmienić krajobraz produkcji mediów.
Ponadto Ironwood prawdopodobnie będzie miał zastosowanie w systemach autonomicznych, w których przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym jest niezbędne. Niezależnie od tego, czy są to samochody samojezdne, infrastruktura inteligentnego miasta, czy zautomatyzowane fabryki, zdolność Ironwood do przetwarzania ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym będzie atutem w tych coraz bardziej opartych na danych sektorach.
Pomimo imponujących specyfikacji, przed Ironwood przed Ironwood. Jednym z kluczowych zagadnień, które pojawiły się w niezależnych analizach, jest rzeczywiste zużycie energii w modelach AI. Podczas gdy Google podkreślił efektywność energetyczną układu, sama skala operacji może nadal prowadzić do wyższych wymagań energii. Ponieważ systemy AI stają się bardziej złożone, wpływ na środowisko pozostaje problemem, nawet gdy branża dąży do bardziej ekologicznych technologii.
Kolejnym wyzwaniem będzie zapewnienie, że wydajność Ironwood będzie zgodna z oczekiwaniami w różnych środowiskach. Podczas gdy odniesienia i roszczenia dotyczące wydajności z Google i innych źródeł są obiecujące, rzeczywiste testy w różnych przypadkach użycia będą miały kluczowe znaczenie dla potwierdzenia możliwości układu. Jak widać w przypadku poprzednich pokoleń TPU, skalowalność i elastyczność sprzętu zostaną przetestowane, ponieważ więcej branż przyjmuje AI dla krytycznych zastosowań.
droga przed: Więcej niż tylko chip
Odsunięcie Ironwood to nie tylko wprowadzenie nowego komponentu sprzętowego; Jest to część szerszej strategii Google polegającej na prowadzeniu infrastruktury AI. Koncentrując się na wnioskowaniu, Ironwood jest gotowy na zasilanie nowej generacji aplikacji AI, od agentów konwersacyjnych po modele predykcyjne.
Jednak Google będzie musiał nadal ewoluować swoją strategię w miarę dojrzewania rynku AI. Podczas gdy Ironwood oferuje znaczną obietnicę, konkurencja z NVIDIA i innymi graczami sprzętowymi będzie zaciekła. Niezależne recenzje i dalsze postępy w sprzęcie AI ostatecznie określi, w jaki sposób Ironwood unosi się na dłuższą metę.
Dzięki ogromnej mocy przetwarzania, wydajnej konstrukcji i skalowalności Ironwood jest ważnym krokiem w przyszłości sprzętu AI, oferując nowe możliwości dla firm i deweloperów, którzy chętnie wykorzystują moc generacji AI. W miarę ewolucji technologii Ironwood może odgrywać kluczową rolę w kształtowaniu sposobu, w jaki AI jest wdrażana i skalowana w różnych branżach.