Дефицит вычислительных мощностей, возникающий из-за стремительного развития систем искусственного интеллекта, выставляет в выгодном свете даже те платформы, которые на протяжении многих лет не пользовались популярностью. Процессоры TPU собственной разработки Google, например, оказались в большом количестве задействованы компанией Anthropic PBC при развитии вычислительной инфраструктуры.
Пять причин полюбить HONOR X8c
HUAWEI FreeArc: вероятно, самые удобные TWS-наушники
Пять причин полюбить HONOR Magic7 Pro
Обзор умных часов HUAWEI WATCH 5: часы юбилейные
Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету
Пять причин полюбить HONOR Pad V9
Фитнес-браслет HUAWEI Band 10: настоящий металл
Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия
Как поясняет Bloomberg, недавно Anthropic PBC заключила контракт с Google на использование более чем 1 ГВт вычислительной мощности, сделка оценивается десятками миллиардов долларов США. По её условиям, Anthropic получит доступ к 1 млн процессоров TPU собственной разработки Google, которые эксплуатируются в облачной инфраструктуре интернет-гиганта. До сих пор основным потребителем таких процессоров оставалась сама Google, хотя первые процессоры этого семейства были разработаны ею более десяти лет назад. Это уже не первый контракт такого рода между Google и Anthropic, но расширение сотрудничества между компаниями указывает на заинтересованность последней в использовании указанных процессоров.
Не исключено, что пример Anthropic вдохновит и прочие ИИ-стартапы арендовать у Google вычислительные мощности, основанные на TPU. Разработку этих довольно узко специализированных процессоров Google начала в 2013 году, но первые модели представила только двумя годами позже. Первоначально они применялись для ускорения работы собственного поискового сервиса Google. В облачную инфраструктуру компания начала внедрять TPU в 2018 году, тем самым открыв доступ к данной платформе для сторонних клиентов. Со временем Google начала использовать TPU для работы фирменных ИИ-сервисов. Процессоры дорабатывались с учётом опыта, полученного при развитии соответствующих сервисов Google. В этом процессе были задействованы и специалисты DeepMind, также принадлежащей интернет-гиганту.
Чипы Nvidia в этой сфере считаются более универсальными и производительными, но они отличаются и высоким энергопотреблением, а также стоимостью и остаются в дефиците. TPU в процессе своей эволюции тоже неплохо приспособились к вычислительным нагрузкам, характерным для сферы ИИ. При этом они доступнее, потребляют меньше электроэнергии и не требуют столь серьёзного охлаждения. Помимо Anthropic, инфраструктуру Google на базе TPU для своих нужд используют Salesforce, Midjourney и стартап SSI одного из основателей OpenAI Ильи Суцкевера. Скорее всего, процессоры TPU со временем начнут применяться и за пределами облачной инфраструктуры самой Google.
При этом Google продолжит оставаться одним из крупнейших клиентов Nvidia, поскольку чипы последней лучше приспособлены к изменениям в характере вычислительных нагрузок. Собственные процессоры Google в этом отношении хуже адаптируются к изменениям без сопутствующих аппаратных преобразований. Новейшее поколение TPU под обозначением Ironwood было представлено в апреле, оно заточено под инференс и рассчитано на использование жидкостного охлаждения. В одном кластере может быть объединено либо 256 таких чипов, либо 9216 штук. Специалисты, которые стояли у истоков TPU, сейчас во многих случаях нашли себе работу в ИИ-стартапах. Они опосредованно поддерживают степень влияния Google в отрасли.