Yapay Zeka Hype Treni: Tensör İşleme Birimleri, makine öğrenimi algoritmalarını hızlandırmak için tasarlanmış özel ASIC çipleridir. Google, makine öğrenimi tabanlı bulut hizmetlerini geliştirmek için 2015’ten beri TPU’ları kullanıyor ve şirket artık daha verimli ve güçlü bir yapay zeka hızlandırıcı platformu için en yeni TPU neslini tamamen benimsiyor.
Bu yılki I/O geliştirici konferansında Google, şimdiye kadarki “en gelişmiş” TPU’sunu duyurdu. Makine öğrenimi algoritması hızlandırıcısı Trillium, özel yapay zeka donanımı üzerinde on yılı aşkın süredir yapılan araştırmaların sonucunu temsil ediyor ve yapay zeka temel modellerinin bir sonraki dalgasını oluşturmak için gereken temel bir bileşen.
Google, ilk TPU’nun 2013 yılında geliştirildiğini ve TPU’lar olmadan şirketin en popüler hizmetlerinin çoğunun bugün mümkün olamayacağını açıkladı. Gerçek zamanlı sesli arama, fotoğraf nesnesi tanıma, dil çevirisi ve Gemini, Imagen ve Gemma gibi gelişmiş yapay zeka modellerinin tümü TPU’lara fayda sağlar.
Öncekiler gibi Trillium da baştan sona sinir ağı iş yüklerini hızlandırmak için tasarlandı. Google’ın 6. nesil TPU’su, daha büyük matris çoğaltma birimlerinin benimsenmesi ve daha yüksek saat hızı sayesinde, önceki TPU nesline (v5e) kıyasla çip başına 4,7 kat daha yüksek performansa ulaşıyor.
Trillium yongaları, gelişmiş sıralama ve öneri iş yüklerinde yaygın olarak kullanılan “ultra büyük yerleştirmeleri” işlemek için özel bir hızlandırıcı olan üçüncü nesil SparseCore ile donatılmıştır. Ek olarak yeni TPU’lar, v5e nesline kıyasla iki kat daha fazla Yüksek Bant Genişliği Bellek kapasitesi ve bant genişliğinin yanı sıra iki kat ara bağlantı bant genişliğine sahiptir.
Çok daha güçlü ve yetenekli olmasına rağmen Trillium aynı zamanda daha sürdürülebilirdir. Google, 6. nesil TPU’ların TPU v5e’den yüzde 67 daha fazla enerji verimli olduğunu belirtiyor. Şirket, Trillium’un müşterilere sağlaması beklenen gelişmiş yapay zeka tabanlı yeteneklerden bazılarını (Essential AI’nin üzerinde çalıştığı insanlar ve arabalar arasındaki etkileşimler) listeledi.
Trillium ayrıca robotlar için yapay zeka modelleri üzerinde çalışan bir şirket olan Nuro’ya, gelişmiş ilaç keşfi için Deep Genomics’e ve işletmeleri üretken yapay zeka yoluyla “dönüştürmeyi” amaçlayan Deloitte’a da yapay zeka hızlandırması sağlayacak. Google DeepMind ayrıca Google’ın Gemini serisindeki kendi temel modellerinin gelecekteki sürümlerini eğitmek için Trillium TPU’ları kullanacak.
Trillium, Google’ın en gelişmiş AI iş yüklerini yönetmek için tasarladığı bir süper bilgisayar mimarisi olan AI Hypercomputer’ın bir parçasıdır. Yapay Zeka Hiper Bilgisayarında, TPU tabanlı optimize edilmiş bir altyapı ve açık kaynaklı yazılım çerçeveleri, geleceğin yapay zeka modellerini eğitmek (ve hizmet etmek) için birlikte çalışacak.
Üçüncü taraf şirketler bu yılın ilerleyen dönemlerinde yeni Trillium tabanlı bulut örneklerine erişebilecek.