谷歌云推出了两款人工智能芯片,旨在与英伟达竞争。

周三,谷歌云宣布,其第八代定制人工智能芯片——即张量处理单元——将分为两种类型。其中一种芯片TPU 8t专为模型训练设计,而另一种TPU 8i则用于推理任务。
所谓推理,指的是模型的持续使用过程——也就是用户在提交查询请求后所发生的一切。
不出所料,谷歌宣称这些新芯片相比前几代产品在性能上有了显著提升:人工智能模型训练速度最高可提高3倍,每美元所能带来的性能提升达到80%,而且能够在单个集群中连接超过一百万个TPU。这样一来,计算能力将大幅提升,同时能耗和成本也会低于之前的版本。之所以将这些芯片称为TPU而非GPU,是因为谷歌最初的这些定制型低功耗芯片被称为“Tensor”。
然而,至少目前而言,谷歌的这些芯片还不能对英伟达的未来构成实质性挑战。与微软、亚马逊等其他大型云服务提供商一样,谷歌使用这些芯片是为了补充而非完全取代其基础设施中基于英伟达的系统。事实上,谷歌承诺在今年晚些时候,自己的云服务平台将会采用英伟达最新一代的Vera Rubin芯片。
未来,当那些自行研发人工智能芯片的超大规模云计算企业——包括亚马逊、微软和谷歌——将他们的人工智能工作负载迁移至自己的云平台,并使应用程序适配这些新芯片时,他们对英伟达的依赖程度可能会降低。
不过,现在就认为英伟达会陷入困境显然并不明智。正如著名的芯片市场分析师帕特里克·摩尔在X平台上开玩笑说的那样,他在2016年就预测过,当谷歌推出首款TPU时,这可能会给英伟达(以及英特尔)带来麻烦。如今,英伟达的市值已经接近5万亿美元,由此可见,那个预测并没有被时间证明是正确的。
如果英伟达的计划得以实现,那么谷歌作为人工智能云服务提供商的发展,反而可能为这家芯片制造商创造更多的商业机会——即使许多工作负载都是运行在谷歌自己的芯片上。事实上,谷歌还宣布,它已同意与英伟达合作,共同研发计算机网络技术,以便让基于英伟达的系统在谷歌的云平台上运行得更加高效。具体来说,这两家科技巨头正在合作改进名为“Falcon”的软件网络技术。这项技术是由谷歌在2023年根据开源数据中心硬件的相关组织“开放计算项目”推出的。
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然而,至少目前而言,谷歌的这些芯片还不能对英伟达的未来构成实质性挑战。与微软、亚马逊等其他大型云服务提供商一样,谷歌使用这些芯片是为了补充而非完全取代其基础设施中基于英伟达的系统。事实上,谷歌承诺在今年晚些时候,自己的云服务平台将会采用英伟达最新一代的Vera Rubin芯片。
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