अनुसंधान फर्म सेमीएनालिसिस के एक नए नोट के अनुसार, Google अपनी अगली पीढ़ी के TPU में से एक पर AMD के साथ मिलकर काम कर सकता है - एक जोड़ी, जो अगर सफल होती है, तो कस्टम AI ASIC परियोजना में AMD की पहली महत्वपूर्ण भागीदारी को चिह्नित करेगी और एक नए प्रकार के Google त्वरक की ओर इशारा करेगी जो एक पैकेज में सामान्य-उद्देश्यीय CPU कोर के साथ AI सिलिकॉन को फ़्यूज़ करता है।

टॉम के हार्डवेयर और फ़र्स्टपोस्ट द्वारा 16 अगस्त को कवर की गई रिपोर्ट, तर्क मॉडल और स्वायत्त एजेंटों के लिए एआई बुनियादी ढांचे को फिर से डिज़ाइन करने की तीव्र दौड़ के बीच में आती है - एक बदलाव जिसे हम अपने [ब्रेकिंग एआई समाचार] (https://aibuzzwire.news) कवरेज में ट्रैक कर रहे हैं। सेमीएनालिसिस के अनुसार, Google और उसके ग्राहक सुदृढीकरण सीखने (आरएल) और संभावित रूप से अन्य सीपीयू-भारी कार्यभार के लिए ऑन-पैकेज सीपीयू कोर के साथ टीपीयू पर जोर दे रहे हैं, और एएमडी लापता टुकड़ों की आपूर्ति के लिए एक मजबूत उम्मीदवार है।

Google को TPU डिज़ाइन करने के लिए AMD की आवश्यकता क्यों नहीं होगी

विश्लेषक कहानी के सबसे सरल पाठ पर ठंडा पानी डालते हैं। Google के पास पहले से ही त्वरक वास्तुकला में पर्याप्त घरेलू विशेषज्ञता है, जो आठ टीपीयू पीढ़ियों से अधिक परिष्कृत है, और उसे किसी अन्य पारंपरिक टीपीयू को डिजाइन करने के लिए एएमडी की आवश्यकता नहीं होगी। AMD द्वारा Google की अगली अनुमान चिप (TPU V10i) या प्रशिक्षण चिप (TPU V10t) को लागू करने की संभावना कम मानी जाती है।

इसके बजाय, विश्लेषकों का मानना ​​​​है कि Google को उन चीज़ों की आवश्यकता हो सकती है जो AMD जैसे CPU निर्माता प्रदान कर सकते हैं: CPU बौद्धिक संपदा, प्रोग्राम करने योग्य तर्क, इंटरकनेक्ट्स, या उन्नत पैकेजिंग विशेषज्ञता। दूसरे शब्दों में, कहानी एएमडी द्वारा Google के AI त्वरक के निर्माण के बारे में कम है और एक हाइब्रिड चिप - Google की टेंसर गणना जो AMD के सामान्य-उद्देश्यीय कोर से जुड़ी है - क्या अनलॉक कर सकती है, इसके बारे में अधिक है।

सुदृढीकरण सीखना एआई सिलिकॉन को अंदर-बाहर कर रहा है

एआई सिस्टम कंप्यूटर की खपत कैसे करता है, इसमें ड्राइवर एक वास्तविक बदलाव है। पारंपरिक बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण अत्यधिक त्वरक-भारी रहता है: मैट्रिक्स गणित, पूरे दिन, जीपीयू और टीपीयू पर। लेकिन तर्क और एजेंटिक मॉडल के लिए सुदृढीकरण सीखना अलग है। आरएल पाइपलाइन बड़ी मात्रा में स्केलर, ब्रांची, सामान्य प्रयोजन गणना - पर्यावरण सिमुलेशन, इनाम गणना, कई समानांतर रोलआउट के ऑर्केस्ट्रेशन के साथ त्वरक संचालन को इंटरलीव करती है - जो सीपीयू पर कहीं बेहतर चलती है।

Google का अपना सिस्टम डिज़ाइन पहले से ही उस बदलाव को प्रतिबिंबित करता है। रिपोर्ट के अनुसार, Google का अनुमान-केंद्रित TPU 8i सिस्टम - जो अनुमान, तर्क और RL वर्कलोड के लिए बनाया गया है - प्रत्येक दो TPU के लिए एक Google Axion CPU का प्रावधान करता है। तुलनात्मक रूप से, सातवीं पीढ़ी के टीपीयू पर आधारित सर्वर प्रत्येक चार टीपीयू के लिए एक इंटेल ज़ीऑन "एमराल्ड रैपिड्स" प्रोसेसर का उपयोग करते थे। सीपीयू-टू-एक्सेलेरेटर अनुपात को दोगुना करना इस बात का एक मजबूत संकेत है कि Google वर्कलोड को किस ओर ले जा रहा है, और एक्सेलेरेटर के साथ सीधे सीपीयू कोर को पैक करना तार्किक अगला कदम है: छोटे डेटा पथ, कम डेटा मूवमेंट, और एजेंटिक एआई की मांग वाले वर्कलोड के लिए बेहतर बिजली दक्षता।

MI300A मिसाल

एएमडी ऐसे प्रोजेक्ट में सीधे प्रासंगिक अनुभव लाता है। इसका इंस्टिंक्ट MI300A - विशिष्ट वर्ग के सुपर कंप्यूटरों में तैनात - डेटा-सेंटर पैमाने पर पहला सच्चा एपीयू था, जिसमें एक ही पैकेज में साझा मेमोरी के साथ x86 ज़ेन सीपीयू चिपलेट्स और जीपीयू कंप्यूट चिपलेट्स का संयोजन था। भविष्य का Google डिज़ाइन एक समान आकार ले सकता है: Google के TPU कंप्यूट चिपलेट्स को AMD CPU तकनीक और उच्च-बैंडविड्थ मेमोरी के साथ जोड़ा गया है, जिसमें AMD संभावित रूप से पैकेजिंग और एकीकरण के कुछ हिस्सों को संभाल सकता है।

दोनों कंपनियों के पास बात करने का कारण है। Google के लिए, यह कदम एक सिलिकॉन रणनीति का विस्तार करेगा जो पहले से ही कई साझेदारों तक फैली हुई है - इसकी आठवीं पीढ़ी की TPU लाइनअप, अप्रैल 2026 में घोषित की गई, जो समर्पित प्रशिक्षण (8t) और अनुमान (8i) चिप्स में विभाजित है, और इस साल की शुरुआत में रिपोर्ट में बताया गया है कि Google अनुमान में एनवीडिया को चुनौती देने के लिए ब्रॉडकॉम, मीडियाटेक और मार्वेल में फैले एक बहु-साझेदार कस्टम-सिलिकॉन आपूर्ति श्रृंखला को इकट्ठा कर रहा है। एएमडी के लिए, Google डिज़ाइन की जीत उसकी चिपलेट और पैकेजिंग तकनीक का एक प्रमुख समर्थन होगी - और कस्टम एआई सिलिकॉन में एक पैर जमाने के रूप में, एक ऐसा बाजार जहां एनवीडिया का प्रभुत्व काफी हद तक अपरिवर्तित बना हुआ है।

महत्वपूर्ण चेतावनियाँ

सेमीएनालिसिस स्वयं इस बात पर जोर देता है कि महत्वपूर्ण अनिश्चितता बनी हुई है। एएमडी की रिपोर्ट की गई भागीदारी की सटीक प्रकृति स्पष्ट नहीं है, किसी भी कंपनी द्वारा साझेदारी की पुष्टि नहीं की गई है, और विश्लेषकों ने अपने तर्क को इस बारे में सूचित अटकलों के रूप में तैयार किया है कि ऐसा सहयोग एक पुष्टि किए गए उत्पाद रोडमैप के बजाय क्यों समझ में आएगा।

लेकिन सौदे से ज़्यादा गहरा संकेत मायने रखता है। यदि रिपोर्ट सटीक हैं, तो सबसे महत्वपूर्ण विकास Google और AMD का एक साथ काम करना नहीं है - यह Google द्वारा सीपीयू-भारी टीपीयू वेरिएंट की खोज करना है जो विशेष रूप से सुदृढीकरण सीखने, तर्क और एजेंटिक एआई के लिए डिज़ाइन किया गया है। उद्योग ने एक विशाल मैट्रिक्स गुणन के लिए चिप्स को अनुकूलित करने में एक दशक बिताया। एआई हार्डवेयर की अगली पीढ़ी को वर्कलोड द्वारा आकार दिया जा रहा है जो एक दिमाग की सोच की तरह कम और एक ही बार में हजारों एजेंटों की खोज, असफल होने और सीखने की तरह दिखता है।

क्या देखना है

व्यापक उद्योग के लिए, तीन चीजें इस रिपोर्ट को अटकलों से एक प्रवृत्ति में बदल देंगी। सबसे पहले, कस्टम-सिलिकॉन का कोई भी संकेत एक्सेलेरेटर और सीपीयू विक्रेताओं को एक-दूसरे के खिलाफ खड़ा करने के बजाय जोड़ी बनाता है - वही तर्क जिसने एएमडी को एमआई 300 ए और एनवीडिया को ग्रेस-हॉपर-शैली एकीकृत सिस्टम की ओर धकेल दिया, अब हाइपरस्केलर एएसआईसी रोडमैप को आकार देता हुआ प्रतीत होता है। दूसरा, क्या Google का TPU 8i परिनियोजन अनुपात प्रति त्वरक अधिक CPU की ओर बढ़ता रहेगा, जो स्वतंत्र रूप से RL वर्कलोड थीसिस की पुष्टि करेगा। तीसरा, एएमडी की अपनी आय टिप्पणी: Google के पैमाने पर एक कस्टम डिज़ाइन की जीत अंततः वित्तीय खुलासे में सामने आने के लिए पर्याप्त होगी।

न तो Google और न ही AMD ने रिपोर्ट पर कोई टिप्पणी की है, और सेमीएनालिसिस का कहना है कि इसका विश्लेषण पुष्टि किए गए अनुबंधों के बजाय जोड़ी के रणनीतिक तर्क पर आधारित है। लेकिन एक साल में जब Google ने पहले ही अपनी TPU लाइन को प्रशिक्षण और अनुमान उत्पादों में विभाजित कर दिया है, मल्टी-पार्टनर सिलिकॉन आपूर्ति सौदों पर हस्ताक्षर किए हैं, और अपने नवीनतम त्वरक के आसपास CPU क्षमता जमा कर ली है, CPU-भारी TPU संस्करण अगले तार्किक कदम की तुलना में कम आश्चर्यजनक नहीं है।

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