Google запускает чип Trillium, который в пять раз повышает производительность центров обработки данных с искусственным интеллектом

Reuters:  Во вторник компания Google Alphabet представила продукт Trillium из семейства чипов для центров обработки данных с искусственным интеллектом, который, по ее словам, почти в пять раз быстрее предыдущей версии.

"За последние шесть лет спрос отрасли на компьютеры (с машинным обучением) вырос в 1 миллион раз, увеличиваясь примерно в 10 раз каждый год", - заявил генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи на брифинге с журналистами. "Я думаю, что Google был создан для этого момента и мы являемся первопроходцами (в области ИИ-чипов) уже более десяти лет".

Усилия Alphabet по созданию пользовательских чипов для центров обработки данных с искусственным интеллектом представляют собой одну из немногих жизнеспособных альтернатив первоклассным процессорам Nvidia, которые доминируют на рынке. Вместе с программным обеспечением, тесно связанным с тензорными процессорами Google (TPU), эти чипы позволили компании занять значительную долю рынка.

На долю Nvidia приходится примерно 80% рынка чипов для центров обработки данных с искусственным интеллектом, а подавляющее большинство из оставшихся 20% — это различные версии TPU от Google. Компания не продает сам чип, а предоставляет доступ через свою платформу облачных вычислений.

По данным Google, чип Trillium шестого поколения обеспечит в 4,7 раза более высокую вычислительную производительность по сравнению с TPU v5e, чипом, разработанным для поддержки технологии, которая генерирует текст и другие мультимедийные данные с больших моделей. Процессор Trillium на 67% более энергоэффективен, чем v5e.

По словам компании, новый чип будет доступен ее облачным клиентам "в конце 2024 года".

Инженеры Google добились дополнительного повышения производительности, увеличив объем памяти с высокой пропускной способностью и общую пропускную способность. Модели искусственного интеллекта требуют огромного объема расширенной памяти, что является узким местом на пути дальнейшего повышения производительности.

Компания разработала чипы для использования в модулях по 256 чипов, которые могут быть масштабированы до сотен модулей.