Google Cloud 推出兩款全新 AI 晶片與輝達競爭

Google Cloud 週三宣布，其第八代客製化 AI 晶片（即張量處理單元，TPU）將分為兩款。一款名為 TPU 8t，將專注於模型訓練；另一款名為 TPU 8i，則針對推論（inference）需求。

推論是指模型的持續使用，也就是用戶提交提示（prompts）後所發生的過程。

正如預期，該公司宣稱這些新型 TPU 與前幾代相比具有令人印象深刻的效能規格：AI 模型訓練速度提升高達 3 倍、每美元效能提升 80%，並且能夠讓超過 100 萬個 TPU 在單一集群中協同工作。其結果應該是比先前版本以更低的能耗與客戶成本，提供更強大的運算能力。Google 將這些晶片稱為 TPU 而非 GPU，是因為其客製化的低功耗晶片最初被命名為 Tensor。

但 Google 的晶片並非對 Nvidia 的未來發動全面正面攻擊，至少目前還不是。與微軟（Microsoft）和亞馬遜（Amazon）等其他雲端巨頭一樣，Google 使用這些晶片來補充其基礎設施中提供的 Nvidia 系統，而非徹底取代 Nvidia。事實上，Google 承諾其雲端平台將在今年晚些時候提供 Nvidia 最新的晶片 Vera Rubin。

或許有一天，這些自行開發 AI 晶片的超大規模業者（包括亞馬遜、微軟和 Google）對 Nvidia 的依賴會減少，因為企業會將其 AI 需求轉移到這些雲端平台，並將應用程式移植到這些自研晶片上。

然而，就現狀而言，看衰 Nvidia 並不划算。正如知名晶片市場分析師 Patrick Moore 在 X 上開玩笑地發文所言，他在 2016 年這家搜尋巨頭推出第一代 TPU 時，曾預測 Google 的 TPU 對 Nvidia（和 Intel）來說可能是個壞消息。如今 Nvidia 已是一家市值接近 5 兆美元的公司，這意味著該預測顯然經不起時間的考驗。

如果一切按照 Nvidia 的計劃進行，Google 作為 AI 雲端供應商的增長將為這家晶片製造商帶來更多業務而非減少，即使許多工作負載是在 Google 的晶片上運行。

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事實上，Google 還表示已同意與 Nvidia 合作開發電腦網路技術，使基於 Nvidia 的系統在其雲端中能更高效地運作。特別是，這兩家科技巨頭正致力於強化名為 Falcon 的軟體定義網路技術。Falcon 由 Google 創建，並於 2023 年在所有開源資料中心硬體組織的鼻祖——開放運算專案（Open Compute Project）下開源。