بعد سنوات من إنتاج الرقائق التي يمكن استخدامها في كل من التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال، تقوم جوجل بتقسيم المهمتين إلى معالجات مختلفة، وهي أحدث خطوة لها للتنافس مع إنفيديا في مجال أجهزة الذكاء الاصطناعي. أعلنت شركة جوجل يوم الأربعاء أنها ستجري هذا التغيير على وحدة معالجة الموتر من الجيل الثامن (TPU)، ومن المقرر إطلاق كلا الرقاقتين في وقت لاحق من هذا العام.
وقال أمين وحدات، نائب الرئيس الأول لشركة جوجل والرئيس التنفيذي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية، في تدوينة: "مع ظهور عملاء الذكاء الاصطناعي، نعتقد أن الصناعة ستستفيد من الرقائق التي تم تخصيصها بشكل احترافي لاحتياجات التدريب والنشر".
في مارس من هذا العام، قامت شركة Nvidia بالترويج لمنتجها القادم من الرقائق، والذي سيسمح للنماذج بالرد بسرعة على أسئلة المستخدم بمساعدة التكنولوجيا المكتسبة من خلال استحواذها على شركة Groq الناشئة للرقائق بقيمة 20 مليار دولار. تعد Google أحد كبار عملاء Nvidia، ولكنها تقدم أيضًا وحدات TPU كبديل للشركات التي تستخدم خدماتها السحابية.
تعمل معظم شركات التكنولوجيا الكبرى في العالم على تطوير أشباه موصلات خاصة بالذكاء الاصطناعي لزيادة كفاءة الحوسبة إلى أقصى حد وتلبية احتياجات سيناريوهات التطبيقات المحددة. تعمل شركة Apple على تطوير مكونات AI لمحرك الشبكة العصبية الخاصة بها إلى شرائح iPhone لسنوات عديدة؛ أصدرت مايكروسوفت شريحة الذكاء الاصطناعي من الجيل الثاني في يناير من هذا العام؛ أعلنت شركة ميتا الأسبوع الماضي أنها تتعاون مع شركة Broadcom لتطوير مجموعة متنوعة من معالجات الذكاء الاصطناعي.
جوجل رائدة في هذا الاتجاه. وفي عام 2015، بدأت جوجل في استخدام الرقائق المطورة ذاتيًا لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، وفي عام 2018 فتحت باب التأجير لعملاء الخدمة السحابية. أطلقت شركة Amazon Cloud Technology شريحة Inferentia لمعالجة طلبات الذكاء الاصطناعي في عام 2018، ومعالج Trainium لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في عام 2020.
قدر محللون من المؤسسة الاستثمارية DADavidson في سبتمبر من العام الماضي أن القيمة الإجمالية لأعمال مادة TPU بالإضافة إلى فريق Google DeepMind AI تبلغ حوالي 900 مليار دولار أمريكي.
في الوقت الحالي، لا يمكن لأي عملاق تكنولوجي أن يحل محل Nvidia، ولم تقم Google حتى بمقارنة أداء الشريحة الجديدة مع منتجات الشركة الرائدة في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، قالت جوجل إن أداء شريحة التدريب الجديدة يزيد 2.8 مرة عن أداء الجيل السابع من Ironwood TPU الذي تم إصداره في نوفمبر من العام الماضي، والسعر هو نفسه؛ تم زيادة أداء شريحة الاستدلال بنسبة 80%.
وقالت Nvidia إن أجهزتها القادمة Groq3LPU ستستخدم كميات كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي الثابتة (SRAM)، وهي تقنية تستخدمها أيضًا شركة Cerebras لصناعة شرائح الذكاء الاصطناعي، والتي قدمت طلبًا للإدراج في وقت سابق من هذا الشهر. كما أن شريحة الاستدلال الجديدة من Google، والتي تحمل الاسم الرمزي TPU8i، مجهزة أيضًا بذاكرة الوصول العشوائي (SRAM). تحتوي الشريحة الواحدة على 384 ميجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي (SRAM) المدمجة، والسعة ثلاثة أضعاف قدرة Ironwood TPU.
كتب ساندر بيتشاي، الرئيس التنفيذي لشركة Alphabet، الشركة الأم لشركة Google، في إحدى المدونات أن بنية الرقاقة مصممة "لتحقيق إنتاجية هائلة وزمن وصول منخفض بطريقة فعالة من حيث التكلفة لتلبية احتياجات تشغيل ملايين الوكلاء في وقت واحد".
يتوسع نطاق تطبيق شرائح Google AI. ذكرت جوجل أن Citadel Securities قامت ببناء برنامج بحث كمي يعتمد على Google TPU، وجميع المختبرات الوطنية السبعة عشر التابعة لوزارة الطاقة الأمريكية تستخدم برنامج عالم تعاوني للذكاء الاصطناعي تم تطويره بناءً على هذه الشريحة؛ كما التزمت شركة الذكاء الاصطناعي Anthropic باستخدام عدة جيجاوات من قوة الحوسبة الخاصة بـ Google TPU.