ამერიკულმა Google-მა საკუთარი წარმოების AI-ჩიპების, კერძოდ, ტენზორული დამუშავების ერთეულების (TPU) მერვე თაობა წარადგინა, რომელიც ორ მიმართულებად იყოფა.
პირველი მოდელი, სახელწოდებით TPU 8t, სპეციალურად ხელოვნური ინტელექტის მოდელების საწვრთნელად შეიქმნა, ხოლო მეორე ვერსია, TPU 8i, უშუალოდ მზა მოდელების მუშაობისა და მომხმარებელთა მოთხოვნებზე რეაგირებისთვის არის ოპტიმიზებული.
კომპანიის განცხადებით, ახალი ტექნოლოგია წინა თაობებთან შედარებით მოდელების წვრთნის პროცესს 3-ჯერ აჩქარებს, ხოლო დახარჯული ყოველი დოლარის ეფექტურობა 80%-ით გაუმჯობესებულია. აღსანიშნავია, რომ Google Cloud-ი ერთ კლასტერში მილიონზე მეტი TPU-ს გაერთიანების შესაძლებლობას უზრუნველყოფს, რაც მომხმარებლებისთვის ენერგიის დანახარჯებსა და ფასს საგრძნობლად შეამცირებს.
მიუხედავად ახალი ჩიპების პრეზენტაციისა, Google-ი Nvidia-სთან პირდაპირ დაპირისპირებას ამ ეტაპზე არ აპირებს. მეტიც, კომპანია გეგმავს, რომ მიმდინარე წლის ბოლომდე საკუთარ ღრუბლოვან პლატფორმაზე Nvidia-ს უახლესი ჩიპი, Vera Rubin-ი გახდეს ხელმისაწვდომი.
ექსპერტების ვარაუდით, ჰიპერმასშტაბიანი კომპანიების მიერ საკუთარი ტექნოლოგიების განვითარებამ შესაძლოა Nvidia-ზე დამოკიდებულება მომავალში შეამციროს, თუმცა დღევანდელი მოცემულობით, ჩიპების ბაზრის ლიდერთან კონკურენცია კვლავ რთულ გამოწვევად რჩება.
ცნობისთვის, Google-მა საკუთარი ჩიპების წარმოება ჯერ კიდევ 2016 წელს დაიწყო. ტერმინი TPU (Tensor Processing Unit) სწორედ დაბალი ენერგომოხმარების მქონე სპეციალიზებულ პროცესორს აღნიშნავს, რომლებიც ტენზორული გამოთვლებისთვის არის განკუთვნილი.
