Google își intensifică oferta pentru dominarea hardware-ului AI. Joi, compania a anunțat cel mai puternic cip personalizat al său, Ironwood TPU, intră acum în disponibilitatea generală pentru clienții săi de cloud pentru a face față cererii în creștere>>. concluzie, acest nou procesor abordează munca în timp real din spatele chatbot-urilor. Pentru a sprijini aceste sisteme AI, Google a lansat, de asemenea, procesoare Axion noi, eficiente din punct de vedere al costurilor, pentru sarcinile de calcul zilnice.
Această mișcare strategică vizează clienți-cheie precum Anthropic și accentuează provocarea Google pentru liderul de piață Nvidia în lupta critică pentru infrastructura AI.
Ironwood: O centrală personalizată de siliciu pentru epoca inferenței
Pentru a putea genera următoarea generație de modele de Google,
Verticală, Google va putea fi generată de următoarea generație de AI
. strategie integrată.
În centrul acestui efort se află a șaptea generație a unității de procesare a tensoarelor, Ironwood, care a fost lansată pentru prima dată în aprilie.
Acum trecând la disponibilitatea generală, cipul este creat special pentru ceea ce Google numește „era inferenței”, trecerea de la formarea modelelor masive la implementarea acestora pentru interacțiuni utile, la scară semnificativă. un salt în performanță, conceput pentru a face față cerințelor complexe atât ale instruirii, cât și ale celor mai mari modele AI de astăzi.
Conform Google, noua arhitectură oferă o 1. predecesor v5p și performanță de peste patru ori mai bună per cip în comparație cu generația anterioară Trillium.
În configurația sa cea mai mare, un sistem Ironwood poate atinge o putere de calcul uluitoare de 42,5 exaFLOPS de FP8, o metrică esențială pentru aritmetica de precizie scăzută care domină AI modernă; Ironwood se mândrește cu o performanță de două ori mai mare decât Trillium, făcându-l cel mai eficient cip din punct de vedere energetic al Google până în prezent.
Google TPU Peak Flops Per Watt (Sursa: Google)
Acest nivel de performanță este util doar dacă poate fi scalat, iar arhitectura Ironwood este proiectată pentru o funcționare masivă, coeză, „la „superpod”
ironwood. 9.216 cipuri individuale, permițându-le să funcționeze ca un singur supercomputer unificat. Fundamentul acestui sistem este o țesătură de interconectare între cipuri (ICI) de mare viteză care oferă până la 9,6 terabiți pe secundă de lățime de bandă între cipuri, creând o topologie densă Torus 3D.
Această rețea permite cipurilor să acceseze un grup colosal, partajat de 1,77 petabytes de lățime de bandă mare, eliminând blocajele de memorie (HBM-Bandpp). lucrări AI la scară largă.
Pentru a conecta aceste grupuri de cipuri, Google folosește o rețea dinamică de comutator de circuite optice (OCS). Această țesătură reconfigurabilă este esențială atât pentru scalare, cât și pentru rezistență.
Așa cum se detaliază în prezentarea tehnică a companiei, OCS poate să ocolească optic numai circuitele noi, care să defecteze și să stabilească circuite care să defecteze. unități.
Arhitectura Google Ironwood TPU (Sursa: Google)
Pentru clienții care rulează o funcție critică de antrenament în ultima săptămână este o caracteristică dinamică care tolerează greșelile de formare. previne întreruperile costisitoare și maximizează timpul de funcționare productiv al întregului sistem.
În mod esențial, acest hardware avansat este profund integrat cu o stivă de software co-proiectată, construită pe o filozofie a optimizării la nivel de sistem. În centrul său se află compilatorul Google Accelerated Linear Algebra (XLA), care traduce codul de nivel înalt din cadre populare precum JAX și PyTorch în instrucțiuni de mașină extrem de optimizate.
Compilatorul este proiectat în mod explicit să vizeze hardware-ul specializat al TPU, inclusiv unitățile sale dense de multiplicare a matricei (MXU) și unități de procesare vectorială (VPU). Prin fuzionarea automată a operațiunilor în nuclee eficiente, XLA oferă o performanță puternică „out-of-the-box”.
Pentru deducere, compania a optimizat și mai mult stiva prin theenablingart=”_M_serving”>. Ironwood printr-un backend nou, unificat, făcându-și puterea imensă mai accesibilă pentru dezvoltatorii care implementează modele în producție.
Impulsarea hardware a Google este o componentă a unei strategii de infrastructură mult mai ample, pe mai multe direcții.
În rapoarte recente am evidențiat câteva dintre planurile ambițioase ale Google, de la un centru de date geopolitic la „Crăciunul strategic insular”, care vizează „Crăciunul insular al centrului de date strategice din Australia”, pentru a construi centre de date bazate pe TPU în spațiu.
Inițiativele evidențiază resursele colosale necesare pentru a rămâne în fruntea inteligenței artificiale.
[conținut încorporat]
Extinderea lui Axion: redefinirea calculului cu uz general
Dincolo de acceleratoarele specializate pentru aplicații de backbone AI, eficiente și de zi cu zi.
Google abordează această problemă printr-o extindere a portofoliului său personalizat de procesoare Axion bazate pe Arm. Compania a anunțat că noile sale mașini virtuale N4A sunt acum în previzualizare, alături de viitoarea previzualizare a C4A metal, primele sale instanțe bare-metal bazate pe Arm.
Concepute pentru a oferi un preț-performanță superioară, aceste procesoare se ocupă de sarcinile de uz general care acceptă aplicații AI, inclusiv pregătirea datelor, microservicii containerizate și . src=”https://windows.atsit.in/ro/wp-content/uploads/sites/22/2025/11/chips-uri-ai-google-ironwood-tpu-si-noile-cipuri-axion-sunt-acum-disponibile-in-general-2.jpg”width=”1280″height=”882″>CPU Google Axion (Sursa: Google) Feedback-ul timpuriu al clienților evidențiază câștiguri semnificative. Serghei Koren, arhitect șef de infrastructură la ZoomInfo, a lăudat noile instanțe, declarând: „În previzualizarea noilor instanțe N4A, am măsurat o îmbunătățire cu 60% a prețului-performanță pentru aceste sarcini de lucru cheie în comparație cu omologii lor bazați pe x86.” În mod similar, Vimeo a raportat o îmbunătățire a performanței de lucru bazate pe x86 în comparație cu performanța video bazată pe x86. VM-uri. Google poziționează Axion ca o alternativă clară și mai eficientă la procesoarele tradiționale. Conform lui Mark Lohmeyer, vicepreședinte și director general al infrastructurii de calcul și inteligență artificială la Google Cloud, „Vor avea performanțe cu 50% mai mari decât procesoarele de generație x86 comparabile și eficiență energetică cu 60% mai bună decât instanțele comparabile x386.”Adopțiile și cursa înarmărilor AI
Angajamentul masiv al Anthropic servește drept o validare puternică pentru siliciul personalizat de la Google. Laboratorul AI, dezvoltatorul familiei de modele Claude, plănuiește să acceseze până la 1 milion de TPU, semnalând o încredere puternică în capacitățile platformei atât pentru instruire, cât și pentru inferență. James Bradbury, șeful Compute al companiei, a explicat avantajul: „Îmbunătățirile Ironwood atât în ceea ce privește performanța de inferență, cât și scalabilitatea antrenamentului ne vor ajuta să creștem eficient, menținând în același timp viteza și fiabilitatea așteptate de clienții noștri.” Cu toate acestea, această afacere majoră există într-o realitate complexă, multi-cloud. Deși parteneriatul reprezintă un câștig semnificativ pentru Google, rapoartele clarifică faptul că Anthropic menține o strategie de infrastructură diversificată, Amazon Web Services rămânând furnizorul său principal de cloud. Reflectă o tendință mai largă în industrie, în care laboratoarele de inteligență artificială majore evită dependența de un singur furnizor, o strategie văzută anterior atunci când OpenAI a început să folosească Google Cloud pentru a-și suplimenta infrastructura Microsoft Azure, desfășurarea intensă a infrastructurii Microsoft Azure. Eforturile personalizate de siliciu ale Google vizează în mod direct contestarea dominației Nvidia pe piață. Este nevoie de investiții uimitoare pentru a concura. Pentru a satisface cererea în creștere, Google și-a mărit recent nivelul superior al cheltuielilor de capital estimate pentru anul la 93 de miliarde de dolari, de la 85 de miliarde de dolari. Un astfel de angajament financiar imens demonstrează că controlul hardware-ului de bază este acum văzut ca un avantaj competitiv critic. În lansarea TPU, atât de eficientă, cât și de eficientă. CPU-uri Axion de uz general, Google prezintă o soluție cuprinzătoare, proiectată în comun. Compania pariază că oferirea clienților unei stive hardware optimizate și rentabile, de la cip până la centrul de date, va fi cheia pentru a câștiga următoarea fază a revoluției AI.
