Ironwood TPU: новый чип для ускоренного инференса ИИ

Ironwood TPU

Компания Google представила новый чип Ironwood TPU, который представляет собой специализированный чип седьмого поколения, разработанный для ускоренного инференса ИИ-моделей. Этот чип стал важным шагом вперёд в развитии аппаратного обеспечения для ИИ, обеспечивая 10-кратный прирост производительности по сравнению со своим предшественником. Ironwood TPU конкурирует с Blackwell B200 от NVIDIA и предлагает выдающуюся энергоэффективность: на 67% больше FLOPS на ватт по сравнению с предыдущими моделями. Каждый чип обладает мощностью 4 614 TFLOPS и поддерживает 192 ГБ высокоскоростной HBM-памяти, что значительно повышает возможности обработки данных. Эта архитектура Ironwood позволит разработчикам без проблем интегрировать PyTorch-инференс, что упрощает процесс работы с масштабными моделями и делает его более доступным.

Высокая производительность и энергоэффективность

Ironwood TPU устанавливает новые стандарты в области производительности и энергоэффективности для современных систем искусственного интеллекта. С показателями на 67% превышающими FLOPS на ватт по сравнению с предшествующей моделью v5p, этот чип представляет собой значительный шаг вперед. Каждый Ironwood TPU способен достигать 4 614 TFLOPS при использовании FP8, что позволяет обрабатывать сложные вычислительные задачи с высокой скоростью и эффективностью. Кроме того, наличие 192 ГБ высокоскоростной памяти HBM обеспечивает возможность работы с большими объемами данных, минимизируя необходимость частых переносов информации. Это позволяет значительно ускорить выполнение задач и улучшить коэффициент использования ресурсов, что особенно важно для масштабируемых AI-моделей, требующих огромной вычислительной мощности и быстрого доступа к памяти.

Интеграция с Google Cloud

Ironwood TPUs уже успешно интегрированы в дата-центры Google, обладающие системой жидкостного охлаждения, что обеспечивает их эффективную работу при высоких нагрузках. Эта интеграция является ключевой частью экосистемы Vertex AI, которая предлагает разработчикам мощные инструменты для создания и внедрения моделей искусственного интеллекта. Чипы Ironwood оснащены высокоскоростной сетью с пропускной способностью 3,5 Тбит/с, что позволяет обеспечивать быструю и надежную связь между компонентами для масштабных моделей. Это критически важно для задач, требующих высокой производительности, таких как обучение и инференс больших языковых моделей и других сложных AI-приложений. Возможности, предоставляемые Ironwood, гарантируют, что разработчики смогут быстро и эффективно обрабатывать огромные объемы данных, получая актуальные инсайты и результаты в реальном времени.

Поддержка vLLM и PyTorch

С выходом Ironwood TPU Google обеспечила поддержку vLLM, что значительно упрощает процесс инференса для разработчиков, использующих PyTorch. Теперь интеграция этого популярного фреймворка машинного обучения на TPU становится проще и не требует сложных настроек или обходных путей. Это означает, что специалисты могут сосредоточиться на создании и тестировании своих моделей, не беспокоясь о технических деталях, связанных с адаптацией к аппаратному обеспечению. Совместимость с vLLM позволяет эффективно использовать все преимущества, которые предлагает Ironwood, включая его высокую производительность и энергетическую эффективность, что открывает новые горизонты для реализации амбициозных проектов в области ИИ. Разработчики в состоянии с легкостью запускать свои модели и достигать впечатляющих результатов, опираясь на мощность современных TPU.

Новый виток в развитии

Ironwood представляет собой значительный шаг в развитии искусственного интеллекта, меняя подход к обработке информации. Вместо того чтобы просто реагировать на запросы в реальном времени, новые ИИ модели начинают активно генерировать инсайты и интерпретации. В "эпохе инференса" ИИ агенты не только извлекают данные, но и сами создают их, что позволяет им предоставлять более глубокие и обоснованные ответы. Эта эволюция требует мощной вычислительной инфраструктуры, способной обрабатывать и анализировать огромные объемы данных с минимальной задержкой. Ironwood, со своей уникальной архитектурой и высокой производительностью, создан именно для удовлетворения этих требований, открывая новые горизонты для применения ИИ в самых различных сферах. В результате, организации смогут не просто реагировать на текущие запросы, но и активно предлагать решения, основанные на анализе данных, тем самым повышая эффективность и качество принятия решений.

Масштабируемость и сетевые технологии

Ironwood TPU демонстрирует выдающуюся масштабируемость, позволяя объединять до 9,216 чипов в единую сеть, что достигает мощностей практически 10 МВт. Эта масштабируемая архитектура вписывается в концепцию Google Cloud AI Hypercomputer, где аппаратные и программные компоненты оптимизированы для эффективной работы с интенсивными AI-работами. Ключевой особенностью Ironwood является высокоскоростная сеть Inter-Chip Interconnect (ICI), которая обеспечивает усиленную координированную синхронную коммуникацию между всеми чипами на полной мощности TPU подов. Благодаря этому, Ironwood способен обрабатывать огромные объемы данных с низкими задержками, что является критически важным для работы современных генеративных AI моделей, требующих мощнейших вычислительных ресурсов и эффективного доступа к памяти.

Высокая вычислительная мощность

Ironwood TPU демонстрирует впечатляющую вычислительную мощность, обеспечивая более чем 24-кратное превосходство по сравнению с на сегодняшний день самым мощным суперкомпьютером в мире — El Capitan. При максимальной конфигурации до 9,216 чипов Ironwood способен достигать 42,5 экзафлопс на под, что открывает новые горизонты для обработки самых сложных задач в области искусственного интеллекта. Такой уровень параллельной обработки необходим для работы с крупными языковыми моделями и мультимодальными системами, требующими огромных вычислительных ресурсов. В условиях, когда современные AI-модели становятся всё более сложными и требовательными, Ironwood предоставляет необходимую инфраструктуру для своевременной и эффективной обработки данных, что позволяет разработчикам сосредоточиться на создании прорывных решений в области ИИ, не сталкиваясь с ограничениями существующих технологий.

Поддержка широкого спектра задач

Ironwood TPU включает в себя расширенный SparseCore — специализированный ускоритель, который предназначен для эффективной обработки больших эмбеддингов. Это обеспечивает значительное ускорение при выполнении различных задач, включая те, которые связаны с финансами и наукой. Использование расширенного SparseCore позволяет работать с более сложными моделями и большими объемами данных, что особенно актуально в условиях, когда требования к вычислительным мощностям постоянно растут.

Ускорение процессов в финансовом секторе, например, может включать в себя анализ больших данных для формирования рекомендаций по инвестициям или оптимизации торговых стратегий. В научных исследованиях Ironwood TPU может значительно ускорить модели, которые требуют глубокого анализа данных, таких как молекулярное моделирование или обработка геномной информации. Благодаря высокой производительности и энергоэффективности, Ironwood открывает новые горизонты для множества отраслей, позволяя решать более сложные задачи быстрее и эффективнее.

Ключевые особенности Ironwood

Ironwood выделяется среди своих предшественников благодаря значительному увеличению вычислительной мощности и ёмкости памяти, что позволяет эффективно справляться с требованиями современных ИИ-моделей. Каждый чип Ironwood предлагает впечатляющие 4,614 TFLOPS производительности, что обеспечивает необходимую поддержку для запуска сложных задач, таких как большие языковые модели и задач смешанной экспертности. Одним из ключевых аспектов является увеличенная ёмкость высокой пропускной способности памяти — 192 ГБ на чип, что в шестеро превышает показатели предыдущего поколения. Это позволяет обрабатывать более крупные модели и наборы данных, снижая частоту передачи данных и, соответственно, увеличивая общую производительность.

Кроме того, улучшенная межчиповая связь (ICI) с пропускной способностью 1.2 Тбит/с двусторонней передачи обеспечивает быструю коммуникацию между чипами, что критически важно для масштабного обучения и инференса. Такие инновации позволяют Ironwood быть не только мощным инструментом для исследователей, но и обеспечивают необходимость в эффективном распределении вычислительных ресурсов, что в условиях роста вычислительных нагрузок позволяет пользователям добиваться оптимальных результатов при минимальных задержках.