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In breve, Google ha annunciato due sistemi specializzati per la sua linea TPU di ottava generazione. TPU 8tx mira a proteggere i dati sensibili durante l’elaborazione AI. Il TPU 8i Max a doppio chip raddoppia la larghezza di banda della memoria per gli agenti AI più esigenti. Google ha presentato due sistemi informatici di intelligenza artificiale lunedì, sfidando Nvidia con chip costruiti per la privacy e l’intelligenza artificiale ad alta intensità di memoria
TPU 8tx e TPU 8i Max si uniscono all’ottava generazione di GoogleTensor Processing Unitlineup, offrendo alle aziende quattro configurazioni per la formazione e l’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale. Google afferma di servire quasi 100 clienti TPU, dai laboratori di intelligenza artificiale alle università. A differenza delle unità di elaborazione grafica ampiamente utilizzate da Nvidia, le TPU sono acceleratori AI appositamente costruiti.
Google li ha sviluppati per i propri servizi ma vende sempre più l’accesso a società esterne, compresi i clienti on-premise
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l’annuncio di inGoogle. Mantenere private le informazioni sensibili TPU 8tx affronta un problema che molte aziende serie hanno quando si tratta di adottare l’intelligenza artificiale: proteggere le informazioni sensibili mentre un modello lo utilizza. I dati vengono crittografati in memoria e durante la trasmissione, ma l’elaborazione in genere richiede la decrittografia in memoria.
Google afferma che la configurazione utilizza il calcolo riservato a livello hardware per isolare i dati dei clienti e i parametri del modello proprietario anche durante il funzionamento
Il sistema combina il silicio TPU 8t con processori AMD EPYC di quinta generazione e la rete Boardfly a bassa latenza di Google. Google afferma di poter ridurre la latenza fino alla metà rispetto al TPU 8t, senza quasi alcuna penalizzazione delle prestazioni per la protezione aggiuntiva. In altre parole, le attività che richiedono privacy non sacrificheranno la velocità o l’accuratezza.
Le aziende potrebbero mettere a punto ed eseguire modelli sullo stesso sistema invece di trasferire informazioni sensibili tra cluster
. Tuttavia, l’elaborazione riservata non può impedire a un agente AI mal progettato di gestire in modo improprio i dati a cui è consentito accedere. Rompere il collo di bottiglia della memoria di AI TPU 8i Max risolve un’altra limitazione: la memoria. Agenti autonomi che analizzano dati, database di codici, documenti o ore di video, ecc.; hanno bisogno di un accesso rapido a molte più informazioni rispetto alle attività di intelligenza artificiale convenzionali
. Google combina due chip TPU 8i in un unico pacchetto, raddoppiando la potenza di calcolo, la SRAM on-chip e il throughput della memoria ad alta larghezza di banda rispetto al TPU 8i. Il design racchiude il doppio del silicio nello stesso ingombro del rack. «Il nostro quarto sistema, TPU 8i Max, è costruito per un problema diverso: il muro di memoria», ha scritto Vahdat
. L’annuncio di Google arriva mentre Nvidia affronta la crescente pressione su Wall Street. Giovedì le azioni sono crollate del 9,3% e sono scese di un altro 5% nelle negoziazioni di lunedì dopo che il CEO Jensen Huang ha ammesso una relazione extraconiugale con una donna sospettata dall’intelligence statunitense di spionaggio per la Cina. Il consiglio di amministrazione di Nvidia ha avviato un’indagine indipendente, anche se la società afferma di non avere prove che i segreti aziendali siano stati compromessi
Lo scandalo si aggiunge alle preoccupazioni per la crescita di Nvidia mentre i concorrenti prendono di mira il suo dominio dei chip AI. Secondo quanto riferito, OpenAI sta pianificando di acquistare le TPU di Google per ridurre la sua dipendenza da Nvidia. Questo non è ancora confermato, ma l’espansione della gamma di chip di Google potrebbe dare agli sviluppatori di intelligenza artificiale un maggiore potere contrattuale, minacciando la quota di mercato di Nvidia e le aspettative di crescita futura.
Google è in competizione su hardware e software specializzati, non solo sulla velocità dei chip
. Il suo progetto open source TorchTPU consente inoltre agli sviluppatori di eseguire modelli PyTorch e Hugging Face su TPU senza riscrivere le loro applicazioni. Tuttavia, i dati sulle prestazioni di Google confrontano i suoi nuovi sistemi con l’hardware di Google precedente, non con gli ultimi prodotti di Nvidia. La società non ha rivelato i prezzi o le date di disponibilità per le due nuove configurazioni.