Según Google, su supercomputadora de inteligencia artificial TPU (Unidad de procesamiento tensor) supera al chip A100 de NVIDIA tanto en velocidad como en respeto al medio ambiente.
Google ha compartido recientemente detalles sobre su IA modelo de supercomputadoras de entrenamiento, afirmando que sus sistemas son más rápidos y más eficientes energéticamente que los ofrecidos por NVIDIA. Para más del 90% de sus operaciones de entrenamiento de IA, Google ha creado un chip especializado llamado Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU). El proceso de entrenamiento de IA implica introducir datos a través de modelos para mejorar su rendimiento en tareas como generar imágenes o responder consultas utilizando lenguaje natural.
Google ha publicado recientemente un artículo de investigación que detalla la cuarta generación de su Procesamiento Tensor. Chip unitario (TPU). Google también ha descrito cómo conectó más de cuatro mil chips internos en una supercomputadora utilizando sus interruptores ópticos internos para crear enlaces entre varios dispositivos.
La competencia para mejorar las conexiones entre máquinas se ha convertido en fundamental para las empresas que fabrican supercomputadoras de IA. Esto se debe a que los grandes modelos de lenguaje, la columna vertebral de tecnologías como Bard de Google o ChatGPT de OpenAI, han crecido sustancialmente, volviéndolos demasiado grandes para caber en un solo chip.
Según Google, sus supercomputadoras están diseñadas para permitir Fácil reconfiguración de conexiones entre chips en tiempo real. Esta función ayuda a evitar posibles problemas y permite realizar mejoras de rendimiento de forma rápida y eficiente.
Compruebe usted mismo cómo los nuevos chips TPU v4 de Google se comparan con los chips A100 de NVIDIA
En la imagen: Los resultados comparativos de MLPerf Training v1.0 muestran que TPU v4 de Google supera a todos los envíos que no son de Google en cuanto a velocidad, incluidos los de NVIDIA, independientemente del tamaño del sistema. La comparación está normalizada en función del tiempo total de entrenamiento y los resultados indican que las barras más altas representan un mejor rendimiento.
“A pesar de publicar información sobre su supercomputadora recientemente, Google ha tenido el sistema en funcionamiento dentro de poco tiempo. la organización desde 2020. La comparación anterior es prueba de ello porque esta comparación se realizó en julio del 21”.
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Qué ¿Está Google diciendo
Google ha informado que, para sistemas de tamaño comparable, su supercomputadora supera realiza un sistema basado en el chip A100 de NVIDIA disponible en el mismo período que el TPU de cuarta generación. Según Google, su supercomputadora es 1,9 veces más eficiente energéticamente y hasta 1,7 veces más rápida que el sistema NVIDIA creado con los chips A100 de NVIDIA.
La compañía también dijo que no comparó directamente su supercomputadora de cuarta generación. Unidad de procesamiento tensorial (TPU) con el último chip insignia H100 de NVIDIA. Esto se debe al uso de tecnología actualizada por parte del H100 y su introducción después de la TPU de Google.
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