23 अप्रैल, बुधवार, अमेरिकी समय की खबर के अनुसार, Google ने आधिकारिक तौर पर घोषणा की कि उसकी आठवीं पीढ़ी की टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) ने एक प्रमुख रणनीतिक समायोजन की शुरुआत की है: पहली बार, यह AI मॉडल के "प्रशिक्षण" और "अनुमान" कार्यों को अलग करेगा और उन्हें दो स्वतंत्र स्वामित्व चिप्स को सौंप देगा। इन दो अगली पीढ़ी के प्रोसेसर के इस साल के अंत में बाजार में आने की उम्मीद है।
यह कदम एआई हार्डवेयर के क्षेत्र में Google और Nvidia के बीच प्रतिस्पर्धा के एक नए दौर का प्रतीक है।
"कंप्यूटिंग शक्ति की विशेषज्ञता की ओर क्यों बढ़ें?" Google के वरिष्ठ उपाध्यक्ष और AI और बुनियादी ढांचे के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी अमीन वाहदत ने एक आधिकारिक ब्लॉग पोस्ट में कहा। "एआई एजेंटों के उदय के साथ, हमारा मानना है कि प्रशिक्षण और तर्क आवश्यकताओं के लिए विशेष रूप से अनुकूलित चिप्स प्रदान करने से संपूर्ण प्रौद्योगिकी पारिस्थितिकी तंत्र को लाभ होगा।"
वर्तमान में, एआई अनुमान गति बड़े निर्माताओं के लिए मुख्य युद्धक्षेत्र बन रही है। मार्च में, एनवीडिया ने एक आगामी नई चिप की घोषणा की जो मॉडलों को उपयोगकर्ता के सवालों का तुरंत जवाब देने की अनुमति देगी, इसके लिए मुख्य रूप से चिप स्टार्टअप ग्रोक के 20 बिलियन डॉलर के अधिग्रहण में हासिल की गई तकनीक को धन्यवाद। इस संदर्भ में, हालांकि Google अभी भी NVIDIA का मुख्य ग्राहक है, यह क्लाउड सेवा कंपनियों को TPU प्रदान करके वैकल्पिक कंप्यूटिंग पावर समाधान का निर्माण कर रहा है।
वास्तव में, यह प्रौद्योगिकी दिग्गजों के लिए व्यक्तिगत रूप से कोर बनाने और स्वतंत्र कंप्यूटिंग शक्ति की तलाश करने के लिए एक उद्योग सर्वसम्मति बन गई है। अंतर्निहित वास्तुकला के गहन अनुकूलन के माध्यम से, उद्यम विशिष्ट एप्लिकेशन परिदृश्यों की परिचालन दक्षता को अधिकतम कर सकते हैं। न्यूरल इंजन से जिसे Apple ने पिछले कुछ वर्षों में iPhones में एकीकृत किया है, इस साल जनवरी में Microsoft की दूसरी पीढ़ी की AI चिप को दोहराया गया, मेटा के हालिया रहस्योद्घाटन तक कि वह विभिन्न प्रकार के AI प्रोसेसर विकसित करने के लिए ब्रॉडकॉम के साथ काम कर रहा है, सभी इस प्रवृत्ति की पुष्टि करते हैं।
इस "कोर-मेकिंग आंदोलन" में, Google को अग्रणी कहा जा सकता है। कंपनी ने 2015 में स्व-विकसित एआई प्रोसेसर तैनात करना शुरू किया और 2018 से क्लाउड प्लेटफॉर्म के माध्यम से बाहरी ग्राहकों को कंप्यूटिंग पावर सेवाएं प्रदान की है। तुलना के लिए, अमेज़ॅन एडब्ल्यूएस ने क्रमशः 2018 और 2020 में अनुमान के लिए समर्पित इनफेरेंटिया चिप्स और प्रशिक्षण के लिए समर्पित ट्रेनियम प्रोसेसर लॉन्च किए।
निवेश बैंक के विश्लेषक डी.ए. डेविडसन ने पिछले सितंबर में एक रिपोर्ट में अनुमान लगाया था कि Google के TPU व्यवसाय और DeepMind AI डिवीजन का संयुक्त मूल्यांकन लगभग US$900 बिलियन था।
वर्तमान में, एनवीडिया अभी भी एआई कंप्यूटिंग पावर बाजार में पूर्ण प्रभुत्व रखता है। Google ने इस रिलीज़ में एनवीडिया के समान उत्पादों को सीधे बेंचमार्क नहीं किया, लेकिन अपने स्वयं के प्रदर्शन पुनरावृत्ति डेटा का खुलासा किया: उसी कीमत पर, नई प्रशिक्षण चिप का प्रदर्शन पिछले साल नवंबर में जारी सातवीं पीढ़ी के टीपीयू (कोडनेम आयरनवुड) का 2.8 गुना है, और नई अनुमान चिप का प्रदर्शन 80% बढ़ गया है।
यह ध्यान देने योग्य है कि तकनीकी रोडमैप पर, उद्योग सर्वसम्मति से स्टेटिक रैंडम एक्सेस मेमोरी (एसआरएएम) पर दांव लगा रहा है। चाहे वह एनवीडिया का आगामी ग्रोक 3 एलपीयू हो या एआई चिप यूनिकॉर्न सेरेब्रास, जिसने इसी महीने अपना आईपीओ आवेदन जमा किया है, वे सभी इस तकनीक पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं। इस बार Google द्वारा लॉन्च किया गया नया इंट्रेंस चिप TPU 8i भी इसी ट्रेंड को फॉलो करता है। इसकी एकल चिप की SRAM क्षमता 384MB जितनी अधिक है, जो पिछली पीढ़ी के आयरनवुड की तुलना में तीन गुना है।
अल्फाबेट के सीईओ सुंदर पिचाई ने एक ब्लॉग पोस्ट में बताया कि नए आर्किटेक्चर का डिज़ाइन लक्ष्य "विशाल थ्रूपुट (थ्रूपुट) और कम विलंबता (विलंबता) प्रदान करना है, जिससे लाखों एआई एजेंटों को अत्यधिक उच्च लागत-प्रभावशीलता के साथ एक साथ चलने में सहायता मिलती है।"
टर्मिनल अनुप्रयोगों के संदर्भ में, Google ने खुलासा किया कि उसके AI चिप्स का व्यावसायीकरण बढ़ रहा है। उनमें से, बाजार निर्माता सिटाडेल सिक्योरिटीज ने टीपीयू पर आधारित मात्रात्मक अनुसंधान सॉफ्टवेयर विकसित किया है; अमेरिकी ऊर्जा विभाग के तहत 17 राष्ट्रीय प्रयोगशालाएँ इस चिप पर आधारित "एआई सह-वैज्ञानिक" सिस्टम को पूरी तरह से तैनात कर रही हैं। इसके अलावा, एआई स्टार्टअप एंथ्रोपिक ने कई गीगावाट के Google के टीपीयू कंप्यूटिंग पावर संसाधनों का उपयोग करने के लिए प्रतिबद्ध किया है।