Google によると、同社の人工知能スーパーコンピューター TPU (Tensor Processing Unit) は、速度と環境への配慮の両方で NVIDIA の A100 チップよりも優れています。
Google は最近、自社の AI に関する詳細を公開しました。モデル トレーニング スーパーコンピューターを開発し、自社のシステムは NVIDIA が提供する同等のシステムよりも高速でエネルギー効率が高いと主張しています。 Google は、AI トレーニング業務の 90% 以上のために、Tensor Processing Unit (TPU) と呼ばれる特殊なチップを開発しました。 AI トレーニングのプロセスには、画像の生成や自然言語を使用した問い合わせへの応答などのタスクにおけるパフォーマンスを向上させるために、モデルを通じてデータを入力することが含まれます。
Google は最近、第 4 世代のテンソル処理について詳しく説明した研究論文を発表しました。ユニット（TPU）チップ。 Google はまた、社内の光スイッチを使用してさまざまなデバイス間のリンクを作成し、4,000 を超える社内チップをスーパーコンピュータに接続した方法についても説明しました。
マシン間の接続を強化する競争は、ますます激しくなっています。 AI スーパーコンピューターを製造する企業にとって重要です。これは、Google の Bard や OpenAI の ChatGPT などのテクノロジーのバックボーンである大規模な言語モデルが大幅に成長し、単一のチップに収まらないほど大きくなっているためです。
Google によると、そのスーパーコンピューターは次のようなことを可能にするように設計されています。チップ間の接続をリアルタイムで簡単に再構成できます。この機能は、潜在的な問題を回避し、パフォーマンスを迅速かつ効率的に向上させるのに役立ちます。
Google の新しい TPU v4 チップが NVIDIA の A100 チップにどのように対抗するのかをご自身の目で確認してください
画像内: MLPerf Training v1.0 ベンチマークの結果は、Google の TPU v4 が、システム サイズに関係なく、NVIDIA のものも含め、速度に関して Google 以外のすべての提出物よりも優れていることを示しています。比較は全体のトレーニング時間に基づいて正規化されており、結果はバーが高いほどパフォーマンスが良いことを示しています。
「スーパーコンピューターに関する情報を公開したのはつい最近であるにもかかわらず、Google はシステムを社内で稼働させてきました。」この比較は 2021 年 7 月に行われたものであるため、上記の比較はこれを証明しています。」
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内容Google はこう言っているのか
Google は、同等のサイズのシステムではスーパーコンピュータが廃止されると報告しました。 第 4 世代 TPU と同時期に発売された NVIDIA の A100 チップをベースにしたシステムを実行します。 Google によると、同社のスーパーコンピュータは、NVIDIA の A100 チップを使用して構築された NVIDIA システムよりもエネルギー効率が 1.9 倍高く、最大 1.7 倍高速です。
同社はまた、第 4 世代と直接比較したわけではないとも述べました。 NVIDIA の最新フラッグシップ H100 チップを搭載した Tensor Processing Unit (TPU)。これは、H100 が最新のテクノロジーを使用していることと、Google の TPU に続いて導入されたことによるものです。
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