Новейший суперкомпьютер Google TPU v4 с поддержкой искусственного интеллекта быстрее и эффективнее чипа A100 от Nvidia, что знаменует собой важную веху в гонке за доминирование ИИ.
В среду компания Google объявила о разработке нового суперкомпьютера для искусственного интеллекта (ИИ), который быстрее и эффективнее конкурирующих систем от Nvidia. Гигант поисковых систем показал, что его новый суперкомпьютер на базе блоков обработки тензоров (TPU), названный TPU v4, превосходит чип A100 от Nvidia по производительности и энергопотреблению.
Модели и продукты ИИ, такие как ChatGPT от OpenAI и Bard от Google, требуют значительных вычислительных мощностей для запуска и обучения моделей. Новый суперкомпьютер TPU v4 предназначен для обеспечения необходимой мощности для более эффективного обучения больших языковых моделей, что делает его “рабочей лошадкой” для обработки языка.
Система TPU v4 компании Google состоит из более чем 4 000 TPU, объединенных с пользовательскими компонентами. Система использовалась для обучения модели Google PaLM, которая конкурирует с моделью OpenAI GPT, в течение более 50 дней. По словам исследователей Google, суперкомпьютер TPU v4 “в 1,2-1,7 раза быстрее и использует в 1,3-1,9 раза меньше энергии, чем Nvidia A100”.
В то время как Nvidia доминирует на рынке обучения и развертывания моделей ИИ, занимая более 90% рынка, Google добивается успехов со своими TPU с 2016 года. Google является одним из главных пионеров в области ИИ, но ей с трудом удается коммерциализировать свои изобретения, и компания спешит выпустить продукты, чтобы доказать, что она не растратила свое преимущество.
Значительное количество вычислительной мощности, необходимой для ИИ, стоит дорого, поэтому многие в отрасли сосредоточены на разработке новых чипов, компонентов, таких как оптические соединения, или программных методов, позволяющих снизить количество необходимой компьютерной мощности. Требования к мощности ИИ также являются благом для облачных провайдеров, таких как Google, Microsoft и Amazon, которые могут сдавать компьютерную обработку в почасовую аренду и предоставлять кредиты или вычислительное время стартапам для построения отношений.
Заявление Google прозвучало в тот момент, когда компания Nvidia опубликовала результаты общеотраслевого теста чипов ИИ под названием MLperf. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что результаты для самого последнего чипа Nvidia, H100, были значительно быстрее, чем у предыдущего поколения. Хуанг также заявил, что следующий уровень генеративного ИИ требует новой инфраструктуры ИИ для обучения больших языковых моделей с высокой энергоэффективностью.
В заключение следует отметить, что суперкомпьютер Google TPU v4 представляет собой значительное достижение в технологии ИИ. Превосходная производительность и эффективность системы сделают ее важным инструментом для обучения больших языковых моделей. Однако конкуренция очень жесткая, и недавние достижения Nvidia в технологии чипов ИИ говорят о том, что гонка за доминирование в области ИИ еще далека от завершения.