Добавить новость
В Google заявили о создании нового суперкомпьютера для развития ИИ
Шрифт:
danilov 07 Апреля 2023 в 11:14:05
Компания Google опубликовала информацию о своем новом суперкомпьютере с искусственным интеллектом, заявив, что он мощнее, чем у главного конкурента Nvidia.
Суперкомпьютер Google основан на Tensor Processing Units, которые работают для развития системы ИИ. По словам исследователей Google, суперкомпьютер TPU v4 "в 1,2-1,7 раза быстрее и использует в 1,3-1,9 раза меньше энергии, чем Nvidia A100", сообщает UPI.
В то время, как Google создает и проводит исследования систем искусственного интеллекта, Nvidia доминирует примерно на 90% рынка.
На недавнем собрании компании сотрудники Google выразили обеспокоенность по поводу отставания от конкурентов на рынке ИИ, несмотря на то, что Google работает над этими системами уже много лет.
Системы ИИ, такие как ChatGPT, требуют тысячи чипов для машинного обучения, необходимого для подготовки систем в течение длительных периодов времени. Огромное количество компьютеров, необходимых для работы систем ИИ, является серьезной проблемой для отрасли из-за затрат большого количества энергии.
Google надеется, что их новый продукт будет намного эффективнее, так как их система имеет более 4 000 TPU для обучения систем ИИ.
В настоящее время Google тестирует систему ИИ под названием Google Bard, известную также как Apprentice Bard.
Тензорный процессор Google
Относится к классу нейронных процессоров, являющийся специализированной интегральной схемой, разработанной корпорацией Google и предназначенной для использования с библиотекой машинного обучения TensorFlow. Представлен в 2016 году на конференции Google I/O, при этом утверждалось, что устройства к тому моменту уже использовались внутри корпорации Google более года.
По сравнению с графическими процессорами, рассчитан на более высокий объём вычислений с пониженной точностью (например, всего 8-разрядную точность) при более высокой производительности на ватт и отсутствии модуля для растризации и текстурных блоков.
Утверждается, что тензорные процессоры применялись в серии игр в го программы AlphaGo против Ли Седоля и в следующих подобных поединках. Также корпорация применила тензорные процессоры для обработки фотографий Google Street View на предмет извлечения текста, сообщалось, что весь объём обработан менее чем за пять дней. В Google Фото один тензорный процессор может обрабатывать более 100 миллионов фотографий в день. Также устройство применяется для самообучающейся системы RankBrain, обрабатывающей отклики поисковой системы Google.
Устройство реализовано как матричный умножитель для 8-разрядных чисел, управляемый CISC-инструкциями центрального процессора по шине PCIe 3.0. Изготавливается по технологии 28 нм, тактовая частота составляет 700 МГц и имеет тепловую расчётную мощность 28—40 Вт. Оснащается 28 Мбайт встроенной оперативной памяти и 4 Мбайт 32-разрядных аккумуляторов, накапливающих результаты в массивах из 8-битных множителей, организованных в матрицу размером 256×256. Инструкции устройства передают данные на узел или получают их из него, выполняют матричные умножения или свёртки. В такт может производиться 65536 умножений на каждой матрице; в секунду — до 92 трлн.
Суперкомпьютер Google основан на Tensor Processing Units, которые работают для развития системы ИИ. По словам исследователей Google, суперкомпьютер TPU v4 "в 1,2-1,7 раза быстрее и использует в 1,3-1,9 раза меньше энергии, чем Nvidia A100", сообщает UPI.
В то время, как Google создает и проводит исследования систем искусственного интеллекта, Nvidia доминирует примерно на 90% рынка.
На недавнем собрании компании сотрудники Google выразили обеспокоенность по поводу отставания от конкурентов на рынке ИИ, несмотря на то, что Google работает над этими системами уже много лет.
Системы ИИ, такие как ChatGPT, требуют тысячи чипов для машинного обучения, необходимого для подготовки систем в течение длительных периодов времени. Огромное количество компьютеров, необходимых для работы систем ИИ, является серьезной проблемой для отрасли из-за затрат большого количества энергии.
Google надеется, что их новый продукт будет намного эффективнее, так как их система имеет более 4 000 TPU для обучения систем ИИ.
В настоящее время Google тестирует систему ИИ под названием Google Bard, известную также как Apprentice Bard.
Тензорный процессор Google
Относится к классу нейронных процессоров, являющийся специализированной интегральной схемой, разработанной корпорацией Google и предназначенной для использования с библиотекой машинного обучения TensorFlow. Представлен в 2016 году на конференции Google I/O, при этом утверждалось, что устройства к тому моменту уже использовались внутри корпорации Google более года.
По сравнению с графическими процессорами, рассчитан на более высокий объём вычислений с пониженной точностью (например, всего 8-разрядную точность) при более высокой производительности на ватт и отсутствии модуля для растризации и текстурных блоков.
Утверждается, что тензорные процессоры применялись в серии игр в го программы AlphaGo против Ли Седоля и в следующих подобных поединках. Также корпорация применила тензорные процессоры для обработки фотографий Google Street View на предмет извлечения текста, сообщалось, что весь объём обработан менее чем за пять дней. В Google Фото один тензорный процессор может обрабатывать более 100 миллионов фотографий в день. Также устройство применяется для самообучающейся системы RankBrain, обрабатывающей отклики поисковой системы Google.
Устройство реализовано как матричный умножитель для 8-разрядных чисел, управляемый CISC-инструкциями центрального процессора по шине PCIe 3.0. Изготавливается по технологии 28 нм, тактовая частота составляет 700 МГц и имеет тепловую расчётную мощность 28—40 Вт. Оснащается 28 Мбайт встроенной оперативной памяти и 4 Мбайт 32-разрядных аккумуляторов, накапливающих результаты в массивах из 8-битных множителей, организованных в матрицу размером 256×256. Инструкции устройства передают данные на узел или получают их из него, выполняют матричные умножения или свёртки. В такт может производиться 65536 умножений на каждой матрице; в секунду — до 92 трлн.
 |
 |
|
