Google AI представляет Ironwood: TPU, созданный для эпохи вывода данных
На мероприятии Google Cloud Next 2025 Google представила Ironwood, своё новое поколение процессоров Tensor Processing Units (TPUs), специально разработанных для задач AI вывода на крупномасштабном уровне. Этот релиз отмечает стратегический сдвиг к оптимизации инфраструктуры для вывода, отражая растущий акцент на развертывании AI моделей, а не на их обучении.
Основные характеристики Ironwood
Ironwood — это седьмое поколение архитектуры TPU от Google, которое предлагает значительные улучшения в вычислительной производительности, объеме памяти и энергоэффективности. Каждый чип обеспечивает пик производительности в 4,614 терафлопс (TFLOPs) и включает 192 ГБ высокоскоростной памяти (HBM), поддерживая пропускную способность до 7.4 терабит в секунду (Tbps). Ironwood может быть развернут в конфигурациях из 256 или 9,216 чипов, причем более крупный кластер обеспечивает до 42.5 эксафлопс вычислений, что делает его одним из самых мощных AI ускорителей в отрасли.
Оптимизация для вывода данных
В отличие от предыдущих поколений TPU, которые балансировали задачи обучения и вывода, Ironwood специально спроектирован для вывода. Это соответствует более широкой тенденции в отрасли, где вывод, особенно для больших языковых и генеративных моделей, становится доминирующей задачей в производственных условиях. Низкая задержка и высокая производительность критически важны, и Ironwood разработан для эффективного выполнения этих требований.
Архитектурные достижения Ironwood
Ключевым достижением архитектуры Ironwood является улучшенный SparseCore, который ускоряет разреженные операции, часто встречающиеся в задачах ранжирования и извлечения. Эта целевая оптимизация уменьшает необходимость в избыточном перемещении данных по чипу и улучшает как задержку, так и потребление энергии для специфических задач с высоким выводом.
Энергоэффективность и интеграция
Ironwood значительно улучшает энергоэффективность, предлагая более чем в два раза большую производительность на ватт по сравнению с предшественником. По мере масштабирования развертывания AI моделей использование энергии становится важным ограничением — как экономически, так и экологически. Улучшения в Ironwood способствуют решению этих проблем в крупномасштабной облачной инфраструктуре.
Будущее AI инфраструктуры
TPU интегрирован в более широкую структуру AI Hypercomputer от Google, модульную вычислительную платформу, объединяющую высокоскоростные сети, специальный кремний и распределенное хранилище. Эта интеграция упрощает развертывание ресурсоемких моделей, позволяя разработчикам обслуживать AI приложения в реальном времени без сложной настройки.
Этот запуск также сигнализирует о намерении Google оставаться конкурентоспособным в области AI инфраструктуры, где такие компании, как Amazon и Microsoft, разрабатывают свои собственные AI ускорители. В то время как лидеры отрасли традиционно полагались на GPU, особенно от Nvidia, появление специализированных кремниевых решений изменяет ландшафт вычислений AI.
Заключение
В заключение, Ironwood представляет собой целенаправленную эволюцию в дизайне TPU. Он приоритизирует потребности задач с высоким выводом, предлагая улучшенные вычислительные возможности, повышенную эффективность и более тесную интеграцию с инфраструктурой Google Cloud. По мере перехода AI в операционную фазу в различных отраслях, оборудование, специально созданное для вывода, станет всё более центральным для масштабируемых, отзывчивых и экономически эффективных AI систем.
Практические рекомендации по внедрению AI в бизнес
- Изучите, какие процессы можно автоматизировать. Найдите моменты в взаимодействии с клиентами, где AI может добавить наибольшую ценность.
- Определите важные KPI, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в AI действительно приносят положительный результат для бизнеса.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно увеличивайте использование AI в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подписывайтесь на наш Telegram канал.
Обратите внимание на практический пример решения на основе AI: бот для продаж от itinai.ru/aisales, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
