Google idzie w SI na całego. Nie tylko wszystkie jego usługi otrzymują wsparcie Gemini, ale również inwestuje w rozwój sprzętu pod tym kątem. Procesory TPU (tensor processing unit) szóstej generacji mają znaczenie przyśpieszyć jej naukę, podnieść na wyższy poziom możliwości oraz zapewnić większą energooszczędność, co pozwoli zredukować koszty.
Czym jest Trillium i dlaczego jest ważne?
Trillium to procesory stworzone specjalnie na potrzeby uczenia maszynowego przez Google’a. Zapewniają obliczenia dużej skali, ale przy niskiej precyzji – czyli odwrotnie niż GPU. Przy szybkości obliczeń biją procesory graficzne na głowę – są od nich od 15 do 30 razy wydajniejsze. Jak informuje samo Google, nowe TPU mogą osiągnąć 4,7-krotny wzrost szczytowej wydajności obliczeniowej w porównaniu z poprzednią generacją , podwajając zarówno pojemność HBM, jak i przepustowość połączeń wzajemnych.
Dzięki temu Google może w znacznie udoskonalony sposób obsługiwać swoje modele i działania SI. Co więcej, wiadomo, że Trillium szóstej generacji są o 67% bardziej energooszczędne, co pozwala na ich masowe zastosowanie w centrach danych. Zostaną zintegrowane z hiperkomputerami SI firmy Google na początku 2025 roku, a Google nawiązało współpracę z firmą technologiczną Hugging Face w celu „usprawnionego szkolenia i obsługi modeli”
Jeff Boudier, szef Hugging Face, zapowiedział, że współpraca z Google Cloud ułatwi użytkownikom dostrajanie i uruchamianie otwartych modeli w infrastrukturze sztucznej inteligencji Google Cloud, w tym TPU. Korzystanie z Trillum będzie odbywać się za pomocą nowej biblioteki: Optimum-TPU.
A samo Google ogłosiło, że włączyło architekturę Blackwell firmy Nvidia do swoich zasobów, co dodatkowo zwiększy wydajność obliczeniową. Procesory graficzne Blackwell będą zasilać rozwiązanie serwerowe Google w chmurze od początku 2025 r. Podsumowując ogólnie: sztuczna inteligencja to w tej chwili wiodący trend i wszystko wskazuje na to, że jej rozwój z miesiąca na miesiąc będzie coraz większy. W efekcie będziemy otrzymywać zaawansowane rozwiązania.