Google ने सुरक्षित AI और अल्ट्रा-लॉन्ग कॉन्टेक्स्ट मॉडल की जरूरतों को लक्षित करते हुए दो नए TPU चिप्स जारी किए हैं

सार:

Google ने हाल ही में अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिप उत्पाद लाइन के विस्तार और दो नई टेंसर प्रोसेसिंग इकाइयों (TPU) के लॉन्च की घोषणा की है, जो विशेष रूप से विभिन्न एप्लिकेशन परिदृश्यों के लिए डिज़ाइन की गई हैं, जिन्हें TPU 8tx और TPU 8i Max नाम दिया गया है। ये दो उत्पाद Google की मौजूदा आठवीं पीढ़ी के टीपीयू आर्किटेक्चर के आधार पर विकसित किए गए हैं और डेटा सुरक्षा और बड़े पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुमान कार्यों के लिए उद्यम ग्राहकों की बढ़ती जरूरतों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

उनमें से, TPU 8tx गोपनीयता संरक्षण और डेटा सुरक्षा के लिए अत्यधिक उच्च आवश्यकताओं वाले उद्योगों पर ध्यान केंद्रित करता है, जिसमें सरकारी एजेंसियां, वित्तीय सेवाएं, चिकित्सा स्वास्थ्य और अन्य सख्ती से विनियमित क्षेत्र शामिल हैं। Google ने कहा कि उत्पाद अनधिकृत पहुंच के जोखिम से बचने के लिए डेटा प्रोसेसिंग के दौरान मॉडल वजन और संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए गोपनीय कंप्यूटिंग क्षमताओं का परिचय देता है।

इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, TPU 8tx AMD प्रोसेसर के साथ मिलकर काम करता है और हार्डवेयर स्तर में एन्क्रिप्शन कार्यों को गहराई से एकीकृत करता है। पारंपरिक समाधानों के विपरीत, जिसमें गणना करने से पहले मेमोरी में डेटा को डिक्रिप्ट करने की आवश्यकता होती है, नया समाधान संवेदनशील डेटा प्रोसेसिंग के दौरान सुरक्षा में काफी सुधार कर सकता है और उच्च-सुरक्षा एआई सिस्टम को तैनात करने के लिए उद्यमों की जरूरतों को पूरा कर सकता है।

एक और नया उत्पाद, टीपीयू 8आई मैक्स, विशेष रूप से बड़े मॉडल अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनके लिए बेहद लंबी संदर्भ विंडो की आवश्यकता होती है। हाल के वर्षों में, जेनेरिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और एआई एजेंट तकनीक के तेजी से विकास के साथ, अधिक से अधिक मॉडलों को एक समय में बड़ी मात्रा में टेक्स्ट, कोड या डेटा को संसाधित करने की आवश्यकता होती है, इस प्रकार मेमोरी क्षमता और अनुमान प्रदर्शन पर उच्च आवश्यकताएं होती हैं।

रिपोर्ट के अनुसार, TPU 8i Max कंप्यूटिंग शक्ति और मेमोरी संसाधनों को बढ़ाकर लंबी संदर्भ विंडो का समर्थन कर सकता है, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल एक ही अनुरोध में अधिक सामग्री का विश्लेषण कर सकते हैं। यह क्षमता जटिल कोड पीढ़ी, गणितीय तर्क, वैज्ञानिक अनुसंधान और दवा विकास जैसे परिदृश्यों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। यह मॉडल को अधिक पृष्ठभूमि जानकारी बनाए रखने और कार्य पूरा करने की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद कर सकता है।

Google AI इन्फ्रास्ट्रक्चर के प्रमुख अमीन वाहदत ने कहा कि ये दोनों चिप्स नए आर्किटेक्चर उत्पाद नहीं हैं, बल्कि मौजूदा आठवीं पीढ़ी के TPU पर आधारित व्युत्पन्न मॉडल हैं जो ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने के लिए विशेष रूप से अनुकूलित हैं। कंपनी का मानना ​​है कि बाजार की सभी जरूरतों को पूरा करने का प्रयास करने वाली एक सामान्य प्रयोजन चिप विकसित करने के बजाय, उपयोगकर्ताओं को उच्च मूल्य प्रदान करने के लिए विशिष्ट परिदृश्यों के लिए कई पेशेवर संस्करण बनाना बेहतर है।

इस साल की शुरुआत में, Google ने आठवीं पीढ़ी की TPU श्रृंखला में TPU 8t और TPU 8i जारी किया है। पूर्व को बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण कार्यों के लिए तैयार किया गया है, जबकि बाद को कम-विलंबता अनुमान के लिए अनुकूलित किया गया है। लाइनअप में TPU 8tx और TPU 8i Max को शामिल करने के साथ, Google की आठवीं पीढ़ी का TPU परिवार चार उत्पादों तक विस्तारित हो गया है, जिसमें मॉडल प्रशिक्षण, सुरक्षित अनुमान, कम-विलंबता अनुमान और अल्ट्रा-लॉन्ग संदर्भ अनुमान जैसे कई खंड शामिल हैं।

विश्लेषकों ने बताया कि यह नया उत्पाद रिलीज दर्शाता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता बुनियादी ढांचा पूरी तरह से कंप्यूटिंग पावर स्केल को आगे बढ़ाने से लेकर अधिक वास्तविक व्यावसायिक जरूरतों को पूरा करने की ओर स्थानांतरित हो रहा है। एआई एजेंटों के रूप में, एंटरप्राइज़-स्तरीय जेनरेटिव एआई और लंबे-संदर्भ मॉडल तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं, कंप्यूटिंग शक्ति के बाद सुरक्षा, मेमोरी क्षमता और तर्क दक्षता नए प्रतिस्पर्धी फोकस बन रहे हैं।

Google ने मूल रूप से TPU को मुख्य रूप से अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाओं का समर्थन करने के लिए विकसित किया था, और अब इसे अपने क्लाउड कंप्यूटिंग व्यवसाय के एक महत्वपूर्ण हिस्से के रूप में किराए के लिए बाहरी ग्राहकों के लिए खोल दिया गया है। वर्तमान में, TPU NVIDIA GPU के अलावा सबसे महत्वपूर्ण AI कंप्यूटिंग प्लेटफार्मों में से एक बन गया है, और इसका उपयोग कई बड़ी कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियों और क्लाउड कंप्यूटिंग ग्राहकों द्वारा उन्नत मॉडलों को प्रशिक्षित और तैनात करने के लिए किया जाता है।

नए मॉडल के लॉन्च के साथ, Google को कृत्रिम बुद्धिमत्ता बुनियादी ढांचे के बाजार में अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता को और बढ़ाने और अगली पीढ़ी के एआई एजेंटों और जटिल तर्क प्रणालियों के लिए अधिक लक्षित अंतर्निहित हार्डवेयर समर्थन प्रदान करने की उम्मीद है।