了解Ironwood,我们最新的TPU的3件事。
Ironwood, our latest TPU

原始链接: https://blog.google/products/google-cloud/ironwood-google-tpu-things-to-know/

Ironwood 作为一个高效的并行处理器,擅长管理大规模计算,并显著减少了数据在芯片上内部传输的时间。这一突破极大地加速了复杂的 AI,使模型在我们的云平台上运行得更快、更流畅。现在,Ironwood 已经面向云客户推出。以下是关于它的三个要点:随着行业重点从训练前沿模型转向为其提供实用且响应迅速的交互,Ironwood 提供了必要的硬件。它专为高吞吐量、低延迟的 AI 推理和模型服务而设计。与上一代产品相比,它在训练和推理工作负载上均提供超过 4 倍的芯片性能,使其成为我们迄今为止最强大、最节能的定制硅芯片。

## 铁木 TPU 在 Hacker News 上的讨论 最近 Hacker News 上出现了一场关于谷歌新款铁木 TPU 的讨论,该 TPU 在谷歌云博客文章中有所提及。虽然硬件本身值得关注,但评论员认为最初的博客链接缺乏细节,并指向了一个信息更丰富的来源。 对话很快扩展到更广泛的话题。用户们争论了为人工智能芯片制定 ARM 类似规范的价值,质疑谷歌是否应该授权标准,或者继续直接销售芯片/访问权限。一个重要的讨论点围绕着英伟达的 CUDA 平台——其专有性质,以及尝试在其他硬件上创建兼容实现所面临的法律挑战。 许多用户分享了使用像 ChatGPT 这样的人工智能工具处理复杂任务的积极经验,认为它们显著减少了工作量并加速了问题解决,即使对于经验丰富的专业人士也是如此。然而,人们也对如果人工智能被用作真正学习和问题解决的替代品,可能会导致理解力和批判性思维下降的可能性表示担忧。这场辩论反映了过去对计算器等工具的争论,一些人强调了基础知识的重要性。
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原文

By acting as a hugely efficient parallel processor, Ironwood excels at managing massive calculations and significantly minimizes the internal time required for data to shuttle across the chip. This breakthrough dramatically speeds up complex AI, making models run significantly faster and smoother across our cloud.

And now, Ironwood is here for Cloud customers.

Here are three things to know about it.

As the industry’s focus shifts from training frontier models to powering useful, responsive interactions with them, Ironwood provides the essential hardware. It’s custom built for high-volume, low-latency AI inference and model serving. It offers more than 4X better performance per chip for both training and inference workloads compared to our last generation, making Ironwood our most powerful and energy-efficient custom silicon to date.

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