Google und AMD gründen gemeinsame Partnerschaft für Hybrid-KI-Chip

Sollte diese Zusammenarbeit bestätigt werden, würde AMD erstmals direkt an einem maßgeschneiderten ASIC-Projekt für künstliche Intelligenz beteiligt sein.

Steigender Bedarf an Rechenleistung für KI-Aufgaben Während das Training traditioneller großer Sprachmodelle vorwiegend beschleunigende Hardware benötigt, steigt die Abhängigkeit ähigkeit und beim verstärkenden Lernen.

Während die langfristigen Ziele Herstellung, ist auch eine schrittweise Erhöhung des Prozessoranteils in der bestehenden Serverinfrastruktur des Unternehmens zu beobachten. In den TPU 8i-Systemen, die sich auf Schlussfolgerungen und verstärkendes Lernen konzentrieren, wird für jeden zwei TPUs ein Google Axion-CPU verwendet.

Technischer Hintergrund

In den älteren TPU-Servern entfielen auf einen Intel Xeon Emerald Rapids-Prozessor vier TPU. Innere Prozessarchitektur In zukünftigen KI-Systemen wird ein Verhältnis 1:1 erwartet. Die Verkürzung der Distanz zwischen allgemeinen Prozessoren und Tensor-Einheiten reduziert sowohl die Latenz als auch den Energieverbrauch.