Googleは最近、第6世代人工知能アクセラレータチップTrilliumをリリースし、その性能向上とエネルギー効率の最適化が目を引いています。 Trillium チップは、Gemini 2.0 AI モデルのトレーニングで優れた能力を発揮し、前世代の製品に比べてトレーニング パフォーマンスが 4 倍になり、同時にエネルギー消費が大幅に削減され、1 ドルあたりのトレーニング パフォーマンスが 2.5 倍に向上しました。人工知能開発の経済学を大きく変え、機械学習の分野を新たな高みに押し上げるでしょう。 Google は、100,000 個を超える Trillium チップを単一のネットワークに接続して、世界で最も強力な AI スーパーコンピューターの 1 つを構築しました。AI インフラストラクチャの分野におけるその包括的な統合機能は素晴らしいものです。
Googleは最近、第6世代人工知能アクセラレータチップTrilliumをリリースし、この画期的な技術進歩が人工知能開発の経済学を根本的に変え、機械学習の限界を押し上げる可能性が高いと主張した。 Trillium チップは、Google が新しくリリースした Gemini2.0 AI モデルのトレーニング プロセス中にパフォーマンスが大幅に向上することを実証しており、そのトレーニング パフォーマンスは前世代の製品の 4 倍であり、エネルギー消費も大幅に削減されています。
Google CEOのSundar Pichai氏は記者会見で、Trilliumチップが同社のAI戦略の中核であり、Gemini2.0のトレーニングと推論は完全にこのチップに依存していると強調した。 Google は、100,000 個を超える Trillium チップを単一のネットワークに接続して、世界で最も強力な AI スーパーコンピューターの 1 つを構築しました。
Trillium チップの技術仕様は、多次元での大幅な進歩を表しています。 Trillium は、前世代と比較して、単一チップのピーク コンピューティング パフォーマンスを 4.7 倍に向上させ、高帯域幅のメモリ容量とチップ間接続帯域幅を 2 倍にしました。さらに重要なのは、チップのエネルギー効率が 67% 向上したことです。これは、データセンターが膨大なエネルギー消費の圧力に直面している場合に特に重要な指標となります。
経済レベルでも、エンレイソウの業績は影響を与えています。 Googleは、前世代のチップと比較して、Trilliumは投資1ドルあたりトレーニングパフォーマンスを2.5倍向上させ、これによりAI開発の経済モデルが再構築される可能性があると述べた。 Trillium の初期ユーザーである AI21Labs は、大幅な改善を報告しました。同社の最高技術責任者バラク・レンツ氏は、規模、スピード、費用対効果の面での進歩は大きいと述べた。
Google は自社の AI スーパーコンピューター アーキテクチャに Trillium を導入し、AI インフラストラクチャへの包括的な統合アプローチを実証しました。このシステムは、100,000 個を超える Trillium チップと 13 ペタビット/秒の Jupiter ネットワークを組み合わせて、数十万のアクセラレータにわたる単一の分散トレーニング タスクのスケーラビリティをサポートします。
Trillium のリリースにより、AI ハードウェア分野、特に Nvidia が支配する市場における競争はさらに激化するでしょう。 Nvidia の GPU は依然として多くの AI アプリケーションの業界標準ですが、Google のカスタム チップのアプローチは特定のワークロードで利点がある可能性があります。業界アナリストらは、Googleのカスタムチップ開発への巨額投資は、AIインフラの重要性の増大に対する同社の戦略的判断を反映していると指摘した。
テクノロジーの継続的な進歩に伴い、エンレイソウはパフォーマンスの向上を意味するだけでなく、AI コンピューティングがより普及し、経済的になることを示しています。 Googleは、適切なハードウェアとソフトウェアのインフラストラクチャを備えることが、AIの継続的な進歩を推進する鍵になると述べた。将来、AI モデルがますます複雑になるにつれて、基本的なハードウェアの需要は増加し続けるため、Google はこの分野で主導的な地位を維持するつもりであることは明らかです。
公式ブログ: https://cloud.google.com/blog/products/compute/trillium-tpu-is-ga
Trillium チップのリリースは、Google にとって AI ハードウェアの分野における大きな進歩であり、そのパフォーマンス、エネルギー効率、経済的メリットの大幅な向上は、人工知能業界に大きな影響を与え、AI コンピューティングの普及と普及が進むことを示しています。将来的には経済的です。これは、AI 分野における Google の新たなリードであるだけでなく、業界全体の技術進歩の方向性を表しています。