กูเกิลเผยรายละเอียดของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ใช้ชิปออกแบบเอง Tensor Processing Unit (TPU) v4 ซึ่งเริ่มใช้ในโปรดักชันมาตั้งแต่ปี 2020 (แต่เพิ่ง
เผยรายละเอียดปี 2023) ว่าสามารถยกระดับประสิทธิภาพ machine learning ได้เกือบ 10 เท่าจากเครื่อง TPU v3 และสามารถเอาชนะเครื่องที่ใช้จีพียู NVIDIA A100 ได้ด้วยเรื่องใหม่ที่กูเกิลเปิดเผยเพิ่มเติมในรอบนี้คือเครื่อง TPU v4 มีฟีเจอร์สำคัญ 2 ประการฟีเจอร์ 2 อย่างนี้ช่วยให้เครื่อง TPU v4 สามารถรีดประสิทธิภาพงานด้าน AI ได้ดีขึ้นกว่าเดิมชิป TPU ถูกออกแบบมาให้ต่อกันเป็นคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ มีชิปจำนวนมาก ซึ่งกูเกิลตั้งเป้าว่า TPU v4 ต้องมีจำนวนชิปเพิ่มขึ้น 4 เท่าจาก TPU v3 จึงเริ่มเจอข้อจำกัดในการเชื่อมต่อ...
สวิตช์แบบ OCS ยังทำใช้เชื่อมต่อชิป TPU v4 แบบ 3D ได้ ช่วยให้แบนด์วิดท์ระหว่างกันเพิ่มขึ้น และลดปัญหาชิปบางตัวไม่ทำงานได้ด้วย ด้วยข้อจำกัดของพื้นที่แร็คทำให้กูเกิลเลือกต่อเป็น 4x4x4 ชุดละ 64 ตัวTPU v4 ใช้สวิตช์แสง OCS แบบ reconfigurable คือปรับแต่งการวาง topology ของเครือข่ายได้ตามต้องการ ทำให้โครงสร้างของการวางชิป TPU v4 ยืดหยุ่นตามเวิร์คโหลดของงาน AI ประเภทต่างๆ ได้
เมื่องานประเภท DLRM มีสัดส่วนการใช้งานราว 25% ของเวิร์คโหลดทั้งหมดในระบบ กูเกิลจึงประดิษฐ์ชิปชื่อ SparseCore มาประมวลผลงานส่วน embedding โดยเฉพาะ แยกจากชิป TensorCore ที่ใช้ประมวลผลโมเดล AI หลัก ซึ่งมีธรรมชาติแตกต่างกัน ประสิทธิภาพของ TPU v4 เพิ่มขึ้นราว 3 เท่าจาก TPU v3 และหากเทียบกับการใช้ซีพียูมาตรฐานก็สูงกว่ากันถึง 30 เท่าเลยทีเดียว
ประเทศไทย ข่าวล่าสุด, ประเทศไทย หัวข้อข่าว
Similar News:คุณยังสามารถอ่านข่าวที่คล้ายกันนี้ซึ่งเรารวบรวมจากแหล่งข่าวอื่น ๆ ได้
Google เผยชิปปัญญาประดิษฐ์ของตัวเองแรงกว่า A100 ของ NVIDIA เกือบ 2 เท่า #beartaiGoogle เผยว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์บริษัทที่ใช้ในการฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์มีประสิทธิภาพและประหยัดพลังงานมากกว่าระบบเดียวกันของ NVIDIA
อ่านเพิ่มเติม »
Nvidia เผยการวิจัยใหม่จะใช้ AI ในการช่วยออกแบบชิปคอมพิวเตอร์! #beartaiNvidia Corp ผู้ออกแบบชิปชั้นนำของโลก ได้แสดงการวิจัยใหม่ที่จะนำเอาปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI เข้ามาช่วยในขั้นตอนการปรับปรุงและออกแบบชิปคอมพิวเตอร์!
อ่านเพิ่มเติม »
'กูเกิล' โวซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI เร็วกว่า-ใช้พลังงานน้อยกว่าของอินวิเดีย : อินโฟเควสท์กูเกิลเปิดเผยรายละเอียดใหม่เกี่ยวกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ใช้เพื่อการฝึกแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) เมื่อวานนี้ (4 เม.ย.) โดยระบุว่า ระบบของบริษัททั้งเร็วและทรงประสิทธิภาพด้านการใช้พลังงานมากกว่า เมื่อเทียบกับระบบของบริษัทอินวิเดีย กรุ๊ป กูเกิลได้ออกแบบชิปประมวลผลของตนเองที่เรียกว่า “เทนเซอร์ โพรเซสซิง ยูนิต” หรือ “ทีพียู” (Tensor Processing Unit – TPU) และใช้ชิปเหล่านั้นมากกว่า 90% ในการฝึกปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเป็นกระบวนการป้อนข้อมูลผ่านแบบจำลองต่าง ๆ เพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์เหล่านั้นมีประโยชน์ในงานด้านต่าง ๆ เช่น การตอบคำถามด้วยข้อความในลักษณะเดียวกับมนุษย์หรือการสร้างภาพ เมื่อวานนี้ กูเกิลได้เผยแพร่เอกสารทางวิทยาศาสตร์ที่แสดงรายละเอียดเกี่ยวกับกระบวนการประกอบชิป TPU ข้างต้น ซึ่งปัจจุบันเป็นรุ่นที่ 4 จำนวนมากกว่า 4,000 ตัวเข้าด้วยกันในซูเปอร์คอมพิวเตอร์ โดยใช้สวิตช์ออปติคัลที่พัฒนาขึ้นเองเพื่อช่วยในการเชื่อมต่อชิปแต่ละชิ้น ทั้งนี้ การปรับปรุงการเชื่อมต่อกลายเป็นหัวใจสำคัญในการแข่งขันท่ามกลางบรรดาบริษัทที่สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขึ้นมา เนื่องจากสิ่งที่เรียกว่า แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ขับเคลื่อนเทคโนโลยีอย่างบาร์ด (Bard) ของกูเกิล หรือแชตจีพีที (ChatGPT) ของโอเพ่นเอไอนั้น มีขนาดที่ใหญ่เกินกว่าจะจัดเก็บในชิปตัวเดียวได้ โดย สำนักข่าวอินโฟเควสท์ (05 เม.ย. […]
อ่านเพิ่มเติม »
CTO ของ Nvidia กล่าวว่า “Crypto ไม่ได้นำพาสิ่งที่มีประโยชน์มาสู่สังคม”Nvidia บริษัทผู้พัฒนาชิปรายใหญ่ของสหรัฐฯ กล่าวว่า Crypto ไม่ได้ “นำพาสิ่งที่มีประโยชน์มาสู่สังคม” แม้ว่าชิปของบริษัทจะถูกนำมาขายให้แก่ภาคส่วน Crypto
อ่านเพิ่มเติม »
NVIDIA โชว์ Grace Superchip ของจริง ประสิทธิภาพดีกว่า x86 สองเท่า ขายครึ่งหลังปี 2023Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA โชว์หน้าตาชิปจริงของซีพียู Grace Superchip ที่เปิดตัวช่วงต้นปี 2022 โดยเลื่อนการวางขายสินค้าจริงจากครึ่งแรกของ
อ่านเพิ่มเติม »