Tom's Hardware နှင့် Firstpost မှ သြဂုတ်လ 16 ရက်နေ့တွင် ဖော်ပြထားသော အစီရင်ခံစာသည် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များနှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ အေးဂျင့်များအတွက် AI အခြေခံအဆောက်အအုံကို ပြန်လည်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရန် ပြင်းထန်လာသော အပြိုင်အဆိုင်ကြားတွင် ရောက်ရှိလာသည် — ကျွန်ုပ်တို့၏ breaking AI news လွှမ်းခြုံထားသော အပြောင်းအလဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ SemiAnalysis အရ၊ Google နှင့် ၎င်း၏ဖောက်သည်များသည် အားဖြည့်သင်ကြားမှု (RL) နှင့် အခြားသော CPU-လေးလံသောအလုပ်များများအတွက် TPU များကို တွန်းအားပေးနေပြီး AMD သည် ပျောက်ဆုံးနေသောအပိုင်းများကို ထောက်ပံ့ပေးရန် အားကောင်းသော ကိုယ်စားလှယ်လောင်းတစ်ဦးဖြစ်သည်။
အဘယ်ကြောင့် Google သည် TPU ကိုဒီဇိုင်းထုတ်ရန် AMD မလိုအပ်သနည်း။
ဇာတ်လမ်းကို အရိုးရှင်းဆုံး ဖတ်ရှုလေ့လာသူများက ရေအေးလောင်းကြသည်။ Google သည် အရှိန်မြှင့်ဗိသုကာပညာတွင် ကြီးမားသောကျွမ်းကျင်မှုရှိပြီး TPU မျိုးဆက် ရှစ်ဆက်ကျော်ကို ဂုဏ်ပြုထားပြီး အခြားသမားရိုးကျ TPU ကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် AMD မလိုအပ်ပါ။ AMD သည် Google ၏နောက်ထပ် အနုမာနချစ်ပ် (TPU V10i) သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးချစ်ပ် (TPU V10t) ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အခွင့်အလမ်းနည်းပါးသည်ဟု ယူဆပါသည်။
ယင်းအစား၊ AMD ကဲ့သို့ CPU ထုတ်လုပ်သူသည် Google ပေးနိုင်သည့် အရာများ လိုအပ်နိုင်သည်- CPU ဉာဏမူပိုင်ခွင့်၊ ပရိုဂရမ်မာဂျစ်၊ အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်မှုများ သို့မဟုတ် အဆင့်မြင့်ထုပ်ပိုးမှုဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုတို့ကို လိုအပ်သည်ဟု လေ့လာသူများက ယုံကြည်ကြသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် AMD သည် Google ၏ AI အရှိန်မြှင့်စက်ကို တည်ဆောက်ခြင်းအကြောင်းနှင့် AMD ၏ ယေဘုယျရည်ရွယ်ချက် cores များနှင့် ထိမ်းမြားထားသော hybrid ချစ်ပ်တစ်ခုဖြစ်သည့် Google ၏ tensor တွက်ချက်မှုအကြောင်း ဇာတ်လမ်းသည် လော့ခ်ဖွင့်နိုင်သည်။
အားဖြည့်သင်ယူမှုသည် AI Silicon အတွင်းပိုင်းကို ပြောင်းလဲစေသည်။
Driver သည် AI စနစ်များကို ကွန်ပျူတာအသုံးပြုပုံတွင် စစ်မှန်သောပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ သမားရိုးကျ ဘာသာစကား မော်ဒယ်လ်ကြီးများ လေ့ကျင့်မှုသည် တခဲနက် အရှိန်မြှင့်-လေးလံနေသည်- မက်ထရစ်သင်္ချာ၊ တစ်နေ့တာလုံး၊ GPU နှင့် TPU များတွင် ရှိနေသည်။ သို့သော် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းအတွက် အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း နှင့် အကျိုးဆောင်ပုံစံများအတွက် ကွဲပြားပါသည်။ RL ပိုက်လိုင်းများသည် များပြားသော စကေး၊ အကိုင်းအခက်များ၊ ယေဘုယျရည်ရွယ်ချက် တွက်ချက်ခြင်း—ပတ်ဝန်းကျင် သရုပ်ဖော်မှု၊ ဆုကြေးတွက်ချက်မှု၊ ပြိုင်တူထုတ်လွှတ်မှု အများအပြားကို စုစည်းမှု— CPU များပေါ်တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ပမာဏများစွာဖြင့် အရှိန်မြှင့်လုပ်ဆောင်မှုများကို ကြားဖြတ်လုပ်ဆောင်သည်။
Google ၏ ကိုယ်ပိုင်စနစ်ဒီဇိုင်းများသည် ထိုပြောင်းလဲမှုကို ရောင်ပြန်ဟပ်နေပြီဖြစ်သည်။ အစီရင်ခံစာအရ၊ ကောက်ချက်ချမှု၊ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုနှင့် RL အလုပ်တာဝန်များအတွက် တည်ဆောက်ထားသော Google ၏ အနုမာနအာရုံစိုက်သည့် TPU 8i စနစ်များသည် TPU နှစ်ခုတိုင်းအတွက် Google Axion CPU တစ်လုံးကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်၊ သတ္တမမျိုးဆက် TPU ကိုအခြေခံထားသော ဆာဗာများသည် TPU လေးခုတိုင်းအတွက် Intel Xeon "Emerald Rapids" ပရိုဆက်ဆာတစ်ခုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ CPU-to-accelerator အချိုးကို နှစ်ဆတိုးခြင်းသည် အလုပ်ဝန်ဆောင်မှုများကို Google မှမြင်ရသည့် ပြင်းထန်သောအချက်ပြမှုဖြစ်ပြီး အရှိန်မြှင့်ကိရိယာနှင့်အတူ CPU core များကို တိုက်ရိုက်ထုပ်ပိုးခြင်းသည် ယုတ္တိနည်းကျသောနောက်ထပ်အဆင့်ဖြစ်သည်- တိုတောင်းသောဒေတာလမ်းကြောင်းများ၊ ဒေတာလှုပ်ရှားမှုနည်းပါးခြင်းနှင့် အေးဂျင့် AI မှတောင်းဆိုသည့်အလုပ်တာဝန်များအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သောပါဝါထိရောက်မှုတို့ဖြစ်သည်။
MI300A စံနှုန်း
AMD သည် ဤပရောဂျက်အတွက် တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်သည့် အတွေ့အကြုံကို ယူဆောင်လာသည်။ ၎င်း၏ Instinct MI300A — elite-class စူပါကွန်ပြူတာများတွင် ဖြန့်ကျက်ထားသည် — သည် x86 Zen CPU chiplets နှင့် GPU compute chiplets များကို package တစ်ခုတည်းတွင် shared memory ဖြင့် data-center scale တွင်ပထမဆုံးသော APUs စစ်မှန်သော APU များဖြစ်သည်။ အနာဂတ် Google ဒီဇိုင်းသည် အလားတူပုံသဏ္ဍာန်တစ်ခုဖြစ်လာနိုင်သည်- AMD CPU နည်းပညာနှင့် high-bandwidth memory တို့နှင့်အတူ Google ၏ TPU ကွန်ပျူတာ chiplets များသည် ထုပ်ပိုးမှုနှင့် ပေါင်းစပ်မှု၏အစိတ်အပိုင်းများကို ကိုင်တွယ်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။
ကုမ္ပဏီနှစ်ခုစလုံးမှာ ဆွေးနွေးစရာ အကြောင်းရှိပါတယ်။ Google အတွက်၊ အဆိုပါ လှုပ်ရှားမှုသည် ပါတနာအများအပြားကို ဖြန့်ကျက်ပြီးဖြစ်သော ဆီလီကွန်မဟာဗျူဟာ— ၎င်း၏ အဋ္ဌမမြောက် မျိုးဆက် TPU စီးရီးကို ဧပြီလ 2026 ခုနှစ်တွင် ကြေညာခဲ့ပြီး သီးသန့်လေ့ကျင့်ရေး (8t) နှင့် အနုမာန (8i) ချစ်ပ်များအဖြစ် ပိုင်းခြားကာ ယခုနှစ်အစောပိုင်းတွင် အစီရင်ခံတင်ပြရာတွင် Google သည် Broadcom, MediaTek နှင့် Marvdiall တို့၏ မိတ်ဖက်ပေါင်းစုံ စိတ်ကြိုက်စီလီကွန် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကို စုစည်းဖော်ပြခဲ့သည်။ AMD အတွက်၊ Google ၏ ဒီဇိုင်းအနိုင်ရမှုသည် ၎င်း၏ chiplet နှင့် ထုပ်ပိုးမှုနည်းပညာကို ထောက်ခံအားပေးမှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး Nvidia ၏လွှမ်းမိုးမှုမှာ ကြီးမားစွာမစိန်ခေါ်နိုင်သော စျေးကွက်တစ်ခုဖြစ်သည့် စိတ်ကြိုက် AI ဆီလီကွန်တွင် ခြေကုပ်ယူသွားမည်ဖြစ်သည်။
အရေးကြီးသတိပေးချက်များ
SemiAnalysis ကိုယ်တိုင်က သိသာထင်ရှားသော မသေချာမရေရာမှုများ ရှိနေကြောင်း အလေးပေးဖော်ပြသည်။ AMD ၏ အစီရင်ခံချက်တွင် ပါဝင်ပတ်သက်မှု၏ တိကျသောသဘောသဘာဝကို မသိရသေးဘဲ၊ ကုမ္ပဏီနှစ်ခုလုံးမှ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို အတည်မပြုရသေးဘဲ၊ လေ့လာဆန်းစစ်သူများသည် ယင်းပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် အတည်ပြုထားသော ထုတ်ကုန်လမ်းပြမြေပုံထက် အဘယ်ကြောင့် အဓိပ္ပါယ်ရှိမည်ကို သိရှိထားသည့် ထင်ကြေးများအဖြစ် ၎င်းတို့၏ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုကို ဘောင်ခတ်ထားသည်။
သို့သော် ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော အချက်ပြမှုသည် သဘောတူညီချက်ကိုယ်တိုင်ထက် ပိုအရေးကြီးပါသည်။ အစီရင်ခံစာများ မှန်ကန်ပါက၊ အထင်ရှားဆုံးသော တိုးတက်မှုမှာ Google နှင့် AMD တို့ အတူတကွ လုပ်ဆောင်နေခြင်းမဟုတ်ပါ — ၎င်းသည် အားဖြည့်သင်ကြားမှု၊ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုနှင့် အေးဂျင့် AI အတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော CPU-လေးလံသော TPU မျိုးကွဲများကို Google က ရှာဖွေနေသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းသည် ဧရာမမက်ထရစ်ပွားမှုတစ်ခုအတွက် ချစ်ပ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုကြာအောင် အသုံးပြုခဲ့သည်။ AI ဟာ့ဒ်ဝဲ၏ မျိုးဆက်သစ်သည် တစ်ခုတည်းသောစိတ်ဖြင့် တွေးခေါ်ပုံနှင့် အလွန်နည်းပုံရသော အလုပ်တာဝန်များဖြင့် ပုံဖော်နေပြီး တစ်ချိန်တည်းတွင် ရှာဖွေရန်၊ ကျရှုံးမှုနှင့် သင်ယူမှု ထောင်ပေါင်းများစွာသော အေးဂျင့်များကဲ့သို့ပင် ဖြစ်သည်။
ဘာကြည့်ရမလဲ
ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောစက်မှုလုပ်ငန်းအတွက်၊ ဤအစီရင်ခံစာကို ထင်ကြေးပေးမှုမှ လမ်းကြောင်းသစ်တစ်ခုသို့ ပြောင်းလဲစေမည့် အရာသုံးခုရှိသည်။ ပထမဦးစွာ၊ စိတ်ကြိုက်-ဆီလီကွန်၏ နိမိတ်လက္ခဏာများသည် အရှိန်မြှင့်စက်နှင့် CPU ရောင်းချသူများကို အချင်းချင်း တိုက်မိမည့်အစား ၎င်းတို့ကို တွဲပေးသည် — AMD MI300A နှင့် Nvidia သို့ တွန်းပို့ခဲ့သော တူညီသောယုတ္တိဗေဒသည် ယခုအခါ Grace-Hopper-စတိုင် ပေါင်းစပ်စနစ်များဆီသို့ ယခု hyperscaler ASIC လမ်းပြမြေပုံကို ပုံဖော်နေပုံပေါ်သည်။ ဒုတိယအနေနှင့်၊ Google ၏ TPU 8i ဖြန့်ကျက်မှုအချိုးများသည် RL workload သီအိုရီကို သီးခြားအတည်ပြုပေးမည့် CPU တစ်ခုလျှင် accelerator ဆီသို့ ဆက်လက်ရွေ့နေသလား။ တတိယ၊ AMD ၏ကိုယ်ပိုင်ဝင်ငွေဝေဖန်သုံးသပ်ချက်- Google ၏စကေးတွင် စိတ်ကြိုက်ဒီဇိုင်းအနိုင်ရခြင်းသည် ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာထုတ်ဖော်မှုများတွင်နောက်ဆုံးတွင်ပေါ်လာရန်လုံလောက်သောအကြောင်းအရာဖြစ်လိမ့်မည်။
အစီရင်ခံစာအပေါ် Google နှင့် AMD တို့က မှတ်ချက်မပေးကြဘဲ SemiAnalysis သည် ၎င်း၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် အတည်ပြုထားသော စာချုပ်များထက် တွဲချိတ်ခြင်း၏ ဗျူဟာမြောက် ယုတ္တိအပေါ်အခြေခံကြောင်း မှတ်ချက်ပြုထားသည်။ သို့သော် Google သည် ၎င်း၏ TPU လိုင်းကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စုံစုံထုတ်ကုန်အဖြစ် ပိုင်းခြားထားပြီး၊ ပါတနာပေါင်းစုံ ဆီလီကွန် ထောက်ပံ့ရေး သဘောတူညီချက်များ လက်မှတ်ရေးထိုးပြီး ၎င်း၏နောက်ဆုံးပေါ် အရှိန်မြှင့်စက်များအနီးတွင် CPU စွမ်းရည်ကို သိုလှောင်ထားသည့် CPU လေးလံသော TPU မျိုးကွဲသည် လာမည့် ယုတ္တိနည်းအရ အံ့အားသင့်စရာ နည်းပါးပါသည်။
AI ထက်သာလွန်နေပါစေ။
AI ဆီလီကွန်ပြိုင်ပွဲ၏ Chip-by-chip လွှမ်းခြုံမှုအဖြစ် ပေးပို့သည်။ နောက်ဆုံးပေါ် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများ အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ဗဟိုကို မှတ်သားပြီး ဒီဇိုင်းဆုဖလားကို လက်လွတ်မခံဘဲနေပါ။
AI သတင်းအပြည့်အစုံကို ဖတ်ရှုရန် →
