Google Cloud-მა Nvidia-სთან კონკურენციისთვის ორი ახალი AI ჩიპი წარადგინა

Google Cloud-მა მერვე თაობის სპეციალიზებული ხელოვნური ინტელექტის ჩიპების, ე.წ. ტენზორული დამუშავების ერთეულების (TPU) შესახებ გამოაცხადა. კომპანიამ გადაწყვიტა, ეს თაობა ორ ნაწილად გაყოს: ერთი ჩიპი, სახელწოდებით TPU 8t, მოდელების სწავლებისთვის იქნება განკუთვნილი, ხოლო მეორე, TPU 8i — ინფერენციისთვის (Inference). ინფერენცია მოდელების უწყვეტ გამოყენებას გულისხმობს, ანუ იმ პროცესს, რომელიც მომხმარებლის მიერ მოთხოვნის (Prompt) გაგზავნის შემდეგ იწყება.

წინა თაობებთან შედარებით, კომპანია ახალი TPU-ებისთვის შთამბეჭდავ მონაცემებს აქვეყნებს: ხელოვნური ინტელექტის მოდელების სწავლება 3-ჯერ უფრო სწრაფად ხდება, ხოლო ეფექტურობა დახარჯულ თითოეულ დოლარზე 80%-ით არის გაუმჯობესებული. გარდა ამისა, შესაძლებელია 1 მილიონზე მეტი TPU-ს გაერთიანება ერთ კლასტერში. საბოლოო ჯამში, ეს ტექნოლოგია მომხმარებლებს სთავაზობს გაცილებით მეტ გამოთვლით სიმძლავრეს ნაკლები ენერგიისა და ფინანსური დანახარჯების ფასად.

Google ამ ჩიპებს TPU-ებს უწოდებს და არა GPU-ებს, რადგან მისი დაბალი სიმძლავრის სპეციალიზებულ ჩიპებს თავდაპირველად "Tensor" ეწოდა. თუმცა, Google-ის ეს ნაბიჯი არ ნიშნავს Nvidia-ს წინააღმდეგ პირდაპირ შეტევას, ყოველ შემთხვევაში, ჯერჯერობით. სხვა გიგანტი ღრუბლოვანი სერვისების პროვაიდერების მსგავსად, როგორებიცაა Microsoft და Amazon, Google ამ ჩიპებს იყენებს Nvidia-ზე დაფუძნებული სისტემების შესავსებად და არა მათ სრულად ჩასანაცვლებლად. მეტიც, Google-მა პირობა დადო, რომ მისი ღრუბლოვანი პლატფორმა Nvidia-ს უახლეს ჩიპს, Vera Rubin-ს, მიმდინარე წლის ბოლოსთვის ხელმისაწვდომს გახდის.

ბაზრის დინამიკა და Nvidia-ს პოზიციები

შესაძლოა დადგეს დღე, როდესაც საკუთარი AI ჩიპების მწარმოებელ გიგანტებს (Amazon, Microsoft და Google) Nvidia ნაკლებად დასჭირდებათ, რადგან საწარმოები თავიანთ AI საჭიროებებს მათ ღრუბლოვან სერვისებში გადაიტანენ და აპლიკაციებს ამ ჩიპებზე მოარგებენ. თუმცა, არსებული მდგომარეობით, Nvidia-ს წინააღმდეგ ფსონის დადება წამგებიანია. როგორც ჩიპების ბაზრის ცნობილმა ანალიტიკოსმა, პატრიკ მურჰედმა (Patrick Moorhead), სოციალურ ქსელ X-ში ხუმრობით აღნიშნა, ჯერ კიდევ 2016 წელს, როდესაც Google-მა პირველი TPU გამოუშვა, ის ვარაუდობდა, რომ ეს Nvidia-სთვის და Intel-ისთვის ცუდი ამბავი იქნებოდა.

დღეს Nvidia-ს საბაზრო კაპიტალიზაცია თითქმის 5 ტრილიონ დოლარს შეადგენს, რაც იმას ნიშნავს, რომ ეს პროგნოზი დრომ ვერ გაამართლა. თუ ყველაფერი Nvidia-ს გეგმის მიხედვით წარიმართება, Google-ის, როგორც AI ღრუბლოვანი პროვაიდერის ზრდა, ჩიპების მწარმოებლისთვის უფრო მეტ ბიზნეს შესაძლებლობას ნიშნავს და არა ნაკლებს, მიუხედავად იმისა, რომ ბევრი დავალება Google-ის საკუთარ ჩიპებზე შესრულდება.

თანამშრომლობა და ტექნოლოგიური გაუმჯობესება

Google-მა ასევე განაცხადა, რომ შეთანხმდა Nvidia-სთან ერთობლივ მუშაობაზე კომპიუტერული ქსელების ინჟინერიის მიმართულებით. ეს თანამშრომლობა მიზნად ისახავს Nvidia-ზე დაფუძნებული სისტემების კიდევ უფრო ეფექტურ მუშაობას Google-ის ღრუბლოვან გარემოში. კერძოდ, ორი ტექნოლოგიური გიგანტი მუშაობს პროგრამულ უზრუნველყოფაზე დაფუძნებული ქსელური ტექნოლოგიის, Falcon-ის გაძლიერებაზე.

Falcon-ი Google-მა შექმნა და 2023 წელს ღია წყაროდ (Open Source) აქცია Open Compute Project-ის ფარგლებში, რომელიც მონაცემთა ცენტრების აპარატურული უზრუნველყოფის უმსხვილესი ორგანიზაციაა.