Enligt Google överträffar deras superdator TPU (Tensor Processing Unit) med artificiell intelligens NVIDIAs A100-chip i både hastighet och miljövänlighet.
Google har nyligen delat med sig av detaljer om deras AI modelltränar superdatorer och hävdar att deras system är snabbare och mer energieffektiva än jämförbara som erbjuds av NVIDIA. För mer än 90 % av sin AI-utbildningsverksamhet har Google skapat ett specialiserat chip som kallas Tensor Processing Unit (TPU). Processen för AI-träning innebär att mata in data genom modeller för att förbättra deras prestanda i uppgifter som att generera bilder eller svara på förfrågningar med naturligt språk.
Google har nyligen publicerat en forskningsartikel som beskriver den fjärde generationen av dess Tensor Processing Enhet (TPU) chip. Google har också beskrivit hur man länkade samman mer än fyra tusen interna chips till en superdator genom att använda sina interna optiska switchar för att skapa länkar mellan olika enheter.
Konkurrensen om att förbättra förbindelserna mellan maskiner har blivit avgörande för företag som tillverkar AI-superdatorer. Detta beror på att stora språkmodeller, ryggraden i teknologier som Googles Bard eller OpenAIs ChatGPT, har vuxit avsevärt, vilket gör dem för stora för att få plats på ett enda chip.
Enligt Google är dess superdatorer utformade för att möjliggöra enkel omkonfigurering av anslutningar mellan chips i realtid. Den här funktionen hjälper till att undvika potentiella problem och gör det möjligt att göra prestandaförbättringar snabbt och effektivt.
Se själv hur Googles nya TPU v4-chips står sig mot NVIDIAs A100-chips
I bilden: MLPerf Training v1.0 benchmarkresultat visar att Googles TPU v4 överträffar alla inlämningar som inte kommer från Google när det gäller hastighet, inklusive de från NVIDIA, oavsett systemstorlek. Jämförelsen är normaliserad baserat på den totala träningstiden, och resultaten indikerar att högre staplar representerar bättre prestanda.
"Trots att Google släppt information om sin superdator först nyligen, har Google haft systemet igång inom organisationen sedan 2020. Jämförelsen ovan är ett bevis på detta eftersom denna jämförelse gjordes i juli'21.”
Läs också: Google Quantum Supremacy: Explained
What Säger Google
Google har rapporterat att dess superdator för system av jämförbar storlek är slut utför ett system baserat på NVIDIAs A100-chip tillgängligt under samma period som fjärde generationens TPU. Enligt Google är dess superdator 1,9 gånger mer energieffektiv och upp till 1,7 gånger snabbare än NVIDIA-systemet byggt med NVIDIAs A100-chips.
Företaget sa också att det inte direkt jämförde sin fjärde generationens Tensor Processing Unit (TPU) med NVIDIAs senaste flaggskepp H100-chip. Detta beror på H100:s användning av uppdaterad teknik och dess introduktion efter Googles TPU.
För mer av de senaste tekniska nyheterna, listor, felsökningsguider och tips och tricks relaterade till Windows, Android, iOS och macOS, följ oss på och Pinterest.
Läs: 2
