تنشر Google وحدات المعالجة المركزية Axion الجديدة والجيل السابع من Ironwood TPU – حيث تتفوق حجرات التدريب والاستدلال على Nvidia GB300 وتشكل نموذج “AI Hypercomputer”

اليوم، قدمت Google Cloud مثيلات جديدة موجهة نحو الذكاء الاصطناعي، مدعومة بوحدات المعالجة المركزية Axion ووحدات Ironwood TPU الخاصة بها. تهدف المثيلات الجديدة إلى كل من التدريب والاستدلال بزمن وصول منخفض لنماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، والميزة الرئيسية لهذه المثيلات الجديدة هي التوسع الفعال لنماذج الذكاء الاصطناعي، والذي تم تمكينه من خلال الحجم العالمي الكبير جدًا لأنظمة Google المستندة إلى Ironwood.

ملايين من مادة Ironwood TPU للتدريب والاستدلال.

Ironwood هو جوجل 7^ذ وحدة معالجة موتر الجيل (TPU)، التي توفر أداءً يصل إلى 4,614 FP8 TFLOPS ومجهزة بذاكرة HBM3E بسعة 192 جيجابايت، مما يوفر عرض نطاق ترددي يصل إلى 7.37 تيرابايت/ثانية. يصل حجم كبسولات Ironwood إلى 9,216 مسرعًا للذكاء الاصطناعي، مما يوفر إجمالي 42.5 FP8 ExaFLOPS للتدريب والاستدلال، وهو ما يتجاوز بكثير قدرات FP8 لنظام GB300 NVL72 من Nvidia الذي يبلغ 0.36 ExaFLOPS. يتم توصيل الكبسولة باستخدام شبكة Inter-Chip Interconnect الخاصة بسرعة 9.6 تيرابايت/ثانية، وتحمل ما يقرب من 1.77 بيتا بايت من ذاكرة HBM3E إجمالاً، وهو ما يتجاوز مرة أخرى ما يمكن أن تقدمه منصة Nvidia المنافسة.

يمكن ضم كبسولات Ironwood – المبنية على وحدات المعالجة المركزية Axion وIronwood TPU – إلى مجموعات تشغل مئات الآلاف من وحدات TPU، والتي تشكل جزءًا من حاسوب Google الفائق الذي يطلق عليه اسم AI Hypercomputer. إنها منصة حوسبة فائقة متكاملة تعمل على توحيد الحوسبة والتخزين والشبكات تحت طبقة إدارة واحدة. لتعزيز موثوقية كل من الكبسولات الكبيرة جدًا والكمبيوتر الفائق الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي، تستخدم Google نسيجها القابل لإعادة التشكيل، المسمى Optical Circuit Switching، والذي يتجنب على الفور أي انقطاع في الأجهزة للحفاظ على التشغيل المستمر.