Google показала серверные стойки с TPU, на которых обучаются Gemini и Apple Intelligence
Google показала журналистам CNBC свою лабораторию, где тестируются тензорные процессоры (TPU), разработанные самой компанией. Эти чипы используются для обучения моделей искусственного интеллекта, таких как Gemini и Apple Intelligence.
Первые TPU появились в 2015 году, а доступными для облачных клиентов стали в 2018 году. Google была первой компанией, предложившей облачные сервисы с собственными чипами для ИИ.
Несмотря на то, что TPU помогли Google Cloud набрать обороты, в гонке генеративного ИИ компания уступила OpenAI, выпустившей ChatGPT более чем годом ранее.
В этом году Google представит шестое поколение TPU Trillium, а в конце года выйдет её первый процессор Axion. Несмотря на успехи Google в разработке собственных чипов, в компании признают, что процесс их создания очень сложен и дорог.
Amazon, Alibaba и Microsoft тоже разрабатывают свои собственные чипы для ИИ. В ближайшем будущем ожидается усиление конкуренции на рынке облачных ускорителей ИИ.
Важно отметить, что использование ИИ приводит к росту энергопотребления и выбросов CO2. Google работает над решением этой проблемы, используя новые методы охлаждения чипов.
Google показала журналистам CNBC свою лабораторию, где тестируются тензорные процессоры (TPU), разработанные самой компанией. Эти чипы используются для обучения моделей искусственного интеллекта, таких как Gemini и Apple Intelligence.
Первые TPU появились в 2015 году, а доступными для облачных клиентов стали в 2018 году. Google была первой компанией, предложившей облачные сервисы с собственными чипами для ИИ.
Несмотря на то, что TPU помогли Google Cloud набрать обороты, в гонке генеративного ИИ компания уступила OpenAI, выпустившей ChatGPT более чем годом ранее.
В этом году Google представит шестое поколение TPU Trillium, а в конце года выйдет её первый процессор Axion. Несмотря на успехи Google в разработке собственных чипов, в компании признают, что процесс их создания очень сложен и дорог.
Amazon, Alibaba и Microsoft тоже разрабатывают свои собственные чипы для ИИ. В ближайшем будущем ожидается усиление конкуренции на рынке облачных ускорителей ИИ.
Важно отметить, что использование ИИ приводит к росту энергопотребления и выбросов CO2. Google работает над решением этой проблемы, используя новые методы охлаждения чипов.