Según Google, su supercomputadora de inteligencia fabricado Tensor Processing Unit (TPU) supera al chip A100 de NVIDIA en términos de velocidad y respeto al medio esfera.
Google compartió recientemente detalles sobre sus supercomputadoras de entrenamiento de modelos de IA, afirmando que sus sistemas son más rápidos y más eficientes energéticamente que los comparables ofrecidos por NVIDIA. Para más del 90% de sus operaciones de entrenamiento de IA, Google construyó un chip especializado llamado Dispositivo de Procesamiento Tensor (TPU). El proceso de entrenamiento de IA consiste en avituallar datos a través de modelos para mejorar su desempeño en tareas como producir imágenes o objetar preguntas usando jerigonza natural.
Google publicó recientemente un artículo de investigación que detalla la cuarta coexistentes de su chip Tensor Processing Unit (TPU). Google igualmente describió cómo conectó más de cuatro mil chips internos en una supercomputadora usando sus interruptores ópticos internos para hacer conexiones entre varios dispositivos.
La competencia por mejorar las conexiones entre máquinas se ha vuelto fundamental para las empresas que producen supercomputadoras de IA. Esto se debe a que los grandes modelos de jerigonza, la columna vertebral de tecnologías como Bard de Google o ChatGPT de OpenAI, han crecido de forma espectacular, haciéndolos demasiado grandes para alcanzar en un solo chip.
Según Google, sus superordenadores están diseñados para permitir una ligera reconfiguración de las conexiones entre chips en tiempo auténtico. Esta función ayuda a evitar posibles problemas y le permite realizar mejoras de rendimiento de guisa rápida y capaz.
Vea usted mismo cómo se comparan los nuevos chips TPU v4 de Google con los chips A100 de NVIDIA
En la imagen: Los resultados de remisión de MLPerf Training v1.0 muestran que TPU v4 de Google supera a todos los envíos que no son de Google en términos de velocidad, incluidos los de NVIDIA, independientemente del tamaño del sistema. La comparación se normaliza al tiempo total de control y los resultados indican que las barras más altas representan un mejor rendimiento.
“A pesar de que recientemente publicó información sobre su supercomputadora, Google ha tenido el sistema en funcionamiento en el interior de la estructura desde 2020. La comparación preliminar es una prueba de eso porque esta comparación se realizó el 21 de julio”.
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Lo que dice Google
Google ha informado que, para sistemas de tamaño comparable, su supercomputadora supera a un sistema basado en el chip A100 de NVIDIA adecuado casi al mismo tiempo que la TPU de cuarta coexistentes. Según Google, su supercomputadora es 1,9 veces más capaz energéticamente y hasta 1,7 veces más rápida que el sistema NVIDIA creado con los chips A100 de NVIDIA.
La compañía igualmente dijo que no ha comparado directamente su Dispositivo de Procesamiento Tensor (TPU) de cuarta coexistentes con el zaguero chip insignia H100 de NVIDIA. Esto se debe al uso de tecnología actualizada por parte del H100 y su entrada a posteriori de la TPU de Google.
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