[ad_1]
Google-moederbedrijf Alphabet heeft dinsdag een product onthuld met de naam Trillium in zijn datacenterchipfamilie voor kunstmatige intelligentie, dat naar eigen zeggen bijna vijf keer zo snel is als de vorige versie.
“De vraag van de industrie naar (machine learning) computers is de afgelopen zes jaar met een factor 1 miljoen gegroeid, en is elk jaar grofweg vertienvoudigd”, zei Alphabet-CEO Sundar Pichai in een briefinggesprek met verslaggevers. “Ik denk dat Google voor dit moment is gebouwd, we pionieren al meer dan tien jaar met AI-chips.”
De inspanningen van Alphabet om op maat gemaakte chips te bouwen voor AI-datacenters vormen een van de weinige haalbare alternatieven voor Nvidia's topprocessors die de markt domineren. Samen met de software die nauw verbonden is met de tensor processing units (TPU's) van Google, hebben de chips het bedrijf in staat gesteld een aanzienlijk deel van de markt te veroveren.
Nvidia heeft ongeveer 80 procent van de markt voor AI-datacenterchips in handen, en de overgrote meerderheid van de resterende 20 procent bestaat uit verschillende versies van Google's TPU's. Het bedrijf verkoopt de chip niet zelf, maar verhuurt toegang via zijn cloud computing-platform.
De Trillium-chip van de zesde generatie zal volgens Google 4,7 keer betere computerprestaties behalen vergeleken met de TPU v5e, een chip die is ontworpen om de technologie aan te drijven die tekst en andere media uit grote modellen genereert. De Trillium-processor is 67 procent energiezuiniger dan de v5e.
De nieuwe chip zal eind 2024 beschikbaar zijn voor zijn cloudklanten, aldus het bedrijf.
De technici van Google hebben extra prestatieverbeteringen gerealiseerd door de hoeveelheid geheugencapaciteit met hoge bandbreedte en de algehele bandbreedte te vergroten. AI-modellen vereisen enorme hoeveelheden geavanceerd geheugen, wat een knelpunt is geweest bij het verder verbeteren van de prestaties.
Het bedrijf ontwierp de chips voor gebruik in pods van 256 chips die kunnen worden opgeschaald naar honderden pods.
[ad_2]
Source link
