近日，在美國舉行的云端大會上，Google展示了第七代TPU芯片Ironwood，并分享了其在芯片設(shè)計(jì)和云端基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的最新進(jìn)展。據(jù)Google DeepMind／Google Research首席科學(xué)家Jeff Dean透露，AI推論需求的增長正推動芯片技術(shù)的革新，而芯片設(shè)計(jì)自動化與能源效率優(yōu)化成為重要方向。
Google是美系云端大廠中較早投入自研芯片的企業(yè)之一，其TPU芯片專為AI和機(jī)器學(xué)習(xí)加速設(shè)計(jì)，至今已有超過10年的發(fā)展歷史。隨后，亞馬遜、微軟、Meta等公司也陸續(xù)加入定制芯片開發(fā)行列，旨在減少對NVIDIA等傳統(tǒng)芯片供應(yīng)商的依賴。數(shù)據(jù)顯示，TPU已驅(qū)動了Google旗下多個(gè)知名AI模型的訓(xùn)練與應(yīng)用，包括多模態(tài)模型Gemini、AlphaFold、AlphaGo／Zero等。
Jeff Dean強(qiáng)調(diào)，AI推論的效率與模型的普及程度密切相關(guān)。盡管訓(xùn)練大模型需要耗費(fèi)大量資源，但推論階段的運(yùn)算優(yōu)化可顯著提升模型質(zhì)量。此外，為了在低算力環(huán)境及移動設(shè)備上部署超大模型，模型壓縮技術(shù)如蒸餾和量化變得尤為重要。
芯片設(shè)計(jì)周期長是另一大挑戰(zhàn)。Jeff Dean指出，團(tuán)隊(duì)正努力通過AI工具加速設(shè)計(jì)流程，將開發(fā)時(shí)間從2年縮短至6~9個(gè)月，同時(shí)減少人力需求。芯片的能源效率優(yōu)化也被視為未來發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域。
針對AI應(yīng)用前景，Jeff Dean特別看好醫(yī)療與教育領(lǐng)域的潛力，尤其是AI在個(gè)性化教育中的應(yīng)用。與此同時(shí)，Google的TPU芯片迭代也帶動了周邊系統(tǒng)的升級，包括芯片間通訊、數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等。第七代TPU Ironwood的算力表現(xiàn)已達(dá)到第一代的3600倍以上，最大可串聯(lián)9216顆芯片。

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