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英偉達(dá)不再獨(dú)霸？谷歌AI芯片算力追平B200
4月9日，在拉斯維加斯舉辦的 Google Cloud Next 25 大會(huì)上，谷歌推出了第七代TPU---Ironwood。該芯片專為支持大規(guī)模思考和 AI 推理模型設(shè)計(jì)，是谷歌迄今為止性能最強(qiáng)的TPU。
TPU （Tensor Processing Unit）即張量處理單元，是一種專門為加速深度學(xué)習(xí)任務(wù)而設(shè)計(jì)的人工智能芯片，由谷歌公司在2015 年首次提出，第一代TPU于2016 年正式發(fā)布。
官方表示，Ironwood 的推出標(biāo)志著人工智能及其發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施，從提供實(shí)時(shí)信息供人類解讀的響應(yīng)式人工智能模型，到能夠主動(dòng)生成洞察和解讀的模型的轉(zhuǎn)變。
在推理時(shí)代，Agent將主動(dòng)檢索和生成數(shù)據(jù)，以協(xié)作的方式提供洞察和答案，而不僅僅是數(shù)據(jù)。而實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，需要同時(shí)滿足巨大的計(jì)算和通信需求的芯片，以及軟硬協(xié)同的設(shè)計(jì)。
Ironwood 最高配集群可擁有9216個(gè)液冷芯片，峰值算力42.5 ExaFlops，也就是每秒運(yùn)算42500000000000000000次。
據(jù)nextplatform介紹，該芯片是谷歌首款在其張量核心和矩陣數(shù)學(xué)單元中支持 FP8 計(jì)算的 TPU。
Ironwood的FP8算力為4614 TFlops，略高于英偉達(dá)B200標(biāo)稱的4500 TFlops。內(nèi)存帶寬7.2TBps，略低于B200的8TBps。
此外，Ironwood 芯片中使用到的第三代 SparseCore 加速器編碼了各種算法，可以實(shí)現(xiàn)加速金融和科學(xué)計(jì)算的目的。
SparseCore 加速器首次亮相于 TPU v5p，并在去年的 Trillium 芯片中得到了增強(qiáng)。它的最初設(shè)計(jì)目的是加速推薦模型，而這些模型利用嵌入來跨用戶類別進(jìn)行推薦。
官方數(shù)據(jù)顯示，Ironwood的每瓦性能是去年發(fā)布的第六代 TPU Trillium 的兩倍。每芯片容量達(dá)到192 GB，是 Trillium 的 6 倍，能夠處理更大的模型和數(shù)據(jù)集，減少頻繁數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨螅⑻嵘阅堋?
谷歌計(jì)劃在不久的將來把TPU v7整合到谷歌云AI超算，持包括推薦算法、Gemini模型以及AlphaFold在內(nèi)的業(yè)務(wù)。
據(jù)悉，OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家Ilya Stutskever的AI初創(chuàng)公司Safe Superintelligence 正在利用Google Cloud的TPU芯片來支持其AI研究。
本文系觀察者網(wǎng)獨(dú)家稿件，未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。
標(biāo)簽 谷歌TPU- 責(zé)任編輯: 張睿佳
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