„Google“ kuria lustą, integruojantį „Gemini“ dirbtinį intelektą tiesiai į aparatinę įrangą

„Google“ kuria naują serverio lustą, kuris „Gemini“ dirbtinio intelekto modelio elementus įterptų tiesiai į aparatinę įrangą. Tai žingsnis, kuriuo siekiama dramatiškai padidinti dirbtinio intelekto paslaugų teikimo šimtams milijonų vartotojų efektyvumą, pirmadienį pranešė „The Information“.

Neoficialiai „Frozen v2“ pavadintas lustas galėtų būti šešis ar dešimt kartų efektyvesnis už naujausius „Google“ specializuotus dirbtinio intelekto lustus, vertinant pagal dirbtinio intelekto užklausų skaičių, tenkantį vienam energijos vienetui, teigia leidinio cituojami su situacija susipažinę asmenys. „Alphabet“ ↗ 0.24% akcijos po šios naujienos pabrango.finance.yahoo+1

Pajėgumų trūkumo sprendimas

„Frozen v2“ projektas yra tiesioginis atsakas į dirbtinio intelekto skaičiavimo pajėgumų trūkumą, kuris sukėlė įtampą „Google“ viduje ir privertė „Google Cloud“ atsisakyti išorės klientų užsakymų. Balandžio mėnesį vykusio „Alphabet“ 2026 m. pirmojo ketvirčio rezultatų aptarimo metu vadovai pripažino, kad debesijos augimą ribojo pajėgumai, nors ketvirčio pajamos pirmą kartą viršijo 20 mlrd. JAV dolerių – tai 63 proc. augimas per metus, kurį daugiausia lėmė dirbtinio intelekto paklausa.economictimes.indiatimes+3

Šis trūkumas paskatino agresyvias investicijas į infrastruktūrą. „Alphabet“ įsipareigojo 2025 m. skirti 75 mlrd. JAV dolerių kapitalo išlaidoms ir sudarė iki 30 mlrd. JAV dolerių vertės sandorį su „SpaceX“, kad iki 2029 m. vidurio išsinuomotų apie 110 000 „Nvidia“ ↘ 0.92% GPU, praneša „The New York Times“.w+1

Nauja lustų linija, o ne TPU pakaitalas

„Frozen“ projektas atstovauja atskirai nuosavų lustų linijai, kuri skiriasi nuo „Google“ tenzorinių procesorių (TPU), kurie išlieka „Google“ dirbtinio intelekto infrastruktūros pagrindu. Balandžio mėn. vykusioje „Cloud Next“ konferencijoje „Google“ pristatė aštuntosios kartos TPU – „TPU 8t“ (mokymui) ir „TPU 8i“ (išvadoms) – žadėdama iki trijų kartų spartesnį mokymą ir 80 proc. geresnį našumą vienam doleriui.axios+2

Inžinieriai vis dar baigia „Frozen v2“ dizainą ir sprendžia, kiek „Gemini“ modelio parametrų galima integruoti tiesiai į lustą, o diegimas numatytas jau 2028 m. Įdiegus modelio parametrus tiesiai į silicio plokštelę, o ne kiekvieną kartą įkeliant juos iš atminties, šis metodas galėtų smarkiai sumažinti energijos sąnaudas ir vėlavimą atliekant išvadas – procesą, kuris vyksta kiekvieną kartą vartotojui pateikus užklausą.reuters+1

Platesnis pramonės kontekstas

Šios pastangos dedamos tuo metu, kai pagrindiniai debesijos paslaugų teikėjai lenktyniauja siekdami sumažinti priklausomybę nuo „Nvidia“ GPU. Prognozuojama, kad 2026 m. specializuoti ASIC pagrindu veikiantys dirbtinio intelekto serveriai sudarys beveik 28 proc. visų dirbtinio intelekto serverių siuntų, o jų metinis augimas sieks apie 45 proc. – tai beveik tris kartus daugiau nei standartinių GPU, teigia „TrendForce“. „Meta Platforms“ ↘ 1.80% šį mėnesį atskleidė planus nuo rugsėjo pradėti gaminti savo dirbtinio intelekto lustus, siekdama iki 2027 m. padvigubinti skaičiavimo pajėgumus iki 14 gigavatų.tomshardware+2

Ar „Google“ pavyks integruoti pakankamai „Gemini“ architektūros į aparatinę įrangą neaukojant lankstumo, reikalingo greitai besivystantiems modeliams atnaujinti, lieka atviras klausimas. Tai lems, ar „Frozen“ projektas pateisins lūkesčius dėl efektyvumo, ar taps brangiu nukrypimu nuo kurso.