Ripoti hiyo, iliyoshughulikiwa mnamo Agosti 16 na Tom's Hardware na Firstpost, ilitua huku kukiwa na mbio kubwa ya kuunda upya miundombinu ya AI kwa miundo ya kufikiri na mawakala wanaojiendesha - mabadiliko ambayo tumekuwa tukifuatilia katika habari zetu habari zinazochipuka za AI. Kulingana na SemiAnalysis, Google na wateja wake wanashinikiza TPU zilizo na viini vya CPU vilivyo kwenye kifurushi kwa ajili ya kujifunza kwa uimarishaji (RL) na uwezekano wa mzigo mwingine wa kazi wa CPU, na AMD ni mgombea dhabiti wa kusambaza vipande vilivyokosekana.
Kwa Nini Google Isingehitaji AMD Ili Kubuni TPU
Wachambuzi humwaga maji baridi kwenye usomaji rahisi wa hadithi. Google tayari ina utaalamu mkubwa wa ndani katika usanifu wa kichapuzi, iliyopewa heshima zaidi ya vizazi vinane vya TPU, na haitahitaji AMD kuunda TPU nyingine ya kawaida. Uwezekano wa AMD kutekeleza chipu inayofuata ya Google (TPU V10i) au chipu ya mafunzo (TPU V10t) inachukuliwa kuwa ndogo.
Badala yake, wachambuzi wanaamini kuwa Google inaweza kuhitaji mambo ambayo mtengenezaji wa CPU kama AMD anaweza kutoa: haki miliki ya CPU, mantiki inayoweza kupangwa, miunganisho, au utaalam wa hali ya juu wa ufungashaji. Kwa maneno mengine, hadithi ni ndogo kuhusu AMD kujenga kiongeza kasi cha AI cha Google na zaidi kuhusu kile chip mseto - komputa ya tensor ya Google iliyoolewa na Cores za madhumuni ya jumla ya AMD - inaweza kufungua.
Masomo ya Kuimarisha Ni Kugeuza Silicon ya AI Ndani-Nje
Dereva ni mabadiliko ya kweli katika jinsi mifumo ya AI hutumia compute. Mafunzo ya kawaida ya kielelezo cha lugha kubwa yanasalia kuwa mzito kwa kasi: hisabati ya matrix, siku nzima, kwenye GPU na TPU. Lakini ujifunzaji wa kuimarisha kwa mifano ya hoja na mawakala ni tofauti. Mabomba ya RL huingilia shughuli za kichapuzi na kiasi kikubwa cha hesabu, tawi, kusudi la jumla - uigaji wa mazingira, ukokotoaji wa zawadi, upangaji wa uchapishaji mwingi sambamba - ambao hufanya kazi vizuri zaidi kwenye CPU.
Miundo ya mfumo wa Google tayari inaonyesha mabadiliko hayo. Kulingana na ripoti hiyo, mifumo ya Google ya TPU 8i inayolenga makisio - iliyoundwa kwa ajili ya makisio, hoja, na mzigo wa kazi wa RL - kutoa Google Axion CPU moja kwa kila TPU mbili. Kwa kulinganisha, seva kulingana na TPU ya kizazi cha saba zilitumia kichakataji kimoja cha Intel Xeon "Emerald Rapids" kwa kila TPU nne. Kuongeza kasi ya uwiano wa CPU na kiongeza kasi ni ishara dhabiti ya mahali ambapo Google huona mzigo wa kazi ukielekea, na kufunga viini vya CPU moja kwa moja kando ya kichapuzi ni hatua inayofuata ya kimantiki: njia fupi za data, uhamishaji mdogo wa data, na ufanisi bora wa nishati kwa mzigo wa kazi ambao AI ya kimawakala inadai.
Mfano wa MI300A
AMD huleta uzoefu unaofaa moja kwa moja kwa mradi kama huo. Instinct MI300A yake - iliyotumwa katika kompyuta kuu za kiwango cha wasomi - ilikuwa APU za kweli za kwanza katika kiwango cha kituo cha data, ikichanganya vijisehemu vya x86 vya Zen CPU na vichipuli vya kukokotoa vya GPU na kumbukumbu iliyoshirikiwa katika kifurushi kimoja. Muundo wa siku za usoni wa Google unaweza kuchukua sura sawa: TPU ya Google ya kukokotoa vijisehemu vilivyooanishwa na teknolojia ya AMD CPU na kumbukumbu ya kipimo data cha juu, huku AMD inayoweza kushughulikia sehemu za ufungaji na ujumuishaji.
Kampuni zote mbili zina sababu ya kuzungumza. Kwa Google, hatua hiyo ingepanua mkakati wa silicon ambao tayari unahusisha washirika wengi - safu yake ya TPU ya kizazi cha nane, iliyotangazwa Aprili 2026, iligawanywa katika mafunzo ya kujitolea (8t) na inference (8i) chips, na ripoti mapema mwaka huu ilielezea Google kukusanya mnyororo wa ugavi wa silicon wa washirika wengi unaozunguka Broadcom, MediaTek, na Marvell katika marejeleo ya Nvidia. Kwa AMD, ushindi wa muundo wa Google utakuwa uidhinishaji wa kipekee wa teknolojia ya chipleti na upakiaji - na msingi wa silicon maalum ya AI, soko ambalo utawala wa Nvidia unabaki bila kupingwa.
Tahadhari Muhimu
SemiAnalysis yenyewe inasisitiza kuwa kutokuwa na hakika muhimu kunabaki. Asili haswa ya uhusika wa AMD ulioripotiwa haijulikani, ubia haujathibitishwa na kampuni yoyote, na wachambuzi wanaweka hoja zao kama uvumi unaoeleweka kuhusu kwa nini ushirikiano kama huo ungekuwa na maana badala ya ramani ya bidhaa iliyothibitishwa.
Lakini ishara ya kina ni muhimu zaidi kuliko mpango yenyewe. Iwapo ripoti ni sahihi, maendeleo muhimu zaidi si Google na AMD kufanya kazi pamoja - ni Google kuchunguza vibadala vya TPU vya CPU-zito vilivyoundwa mahususi kwa ajili ya uimarishaji wa mafunzo, hoja na AI ya kikali. Sekta ilitumia muongo mmoja kuboresha chipsi kwa kuzidisha matrix moja kubwa. Kizazi kijacho cha maunzi ya AI kinaundwa na mzigo wa kazi ambao unaonekana kidogo kama kufikiri kwa akili moja na zaidi kama maelfu ya mawakala wanaochunguza, kushindwa, na kujifunza mara moja.
Cha Kutazama
Kwa tasnia pana, mambo matatu yangegeuza ripoti hii kutoka kwa uvumi hadi kuwa mtindo. Kwanza, ishara yoyote ya mikataba ya silicon maalum ambayo huunganisha kiongeza kasi na wachuuzi wa CPU badala ya kuwagonganisha - mantiki ile ile iliyosukuma AMD kwenye MI300A na Nvidia kuelekea mifumo iliyojumuishwa ya mtindo wa Grace-Hopper sasa inaonekana kuwa inaunda ramani za barabara za ASIC za hyperscaler. Pili, iwapo uwiano wa uwekaji wa TPU 8i wa Google utaendelea kusogea kuelekea CPU zaidi kwa kila kiongeza kasi, ambayo ingethibitisha kwa kujitegemea nadharia ya mzigo wa kazi wa RL. Tatu, maoni ya mapato ya AMD yenyewe: ushindi wa muundo maalum katika kiwango cha Google ungekuwa nyenzo ya kutosha kujitokeza katika ufichuzi wa kifedha hatimaye.
Si Google wala AMD ambayo imetoa maoni kuhusu ripoti hiyo, na SemiAnalysis inabainisha uchanganuzi wake unatokana na mantiki ya kimkakati ya kuoanisha badala ya mikataba iliyothibitishwa. Lakini katika mwaka ambao Google tayari imegawanya laini yake ya TPU katika mafunzo na bidhaa za uelekezaji, ilitia saini mikataba ya ugavi wa silicon ya washirika wengi, na kuhifadhi uwezo wa CPU kwenye vichapuzi vyake vipya zaidi, lahaja ya TPU nzito ya CPU haishangazi zaidi kuliko hatua inayofuata ya kimantiki.
Kaa Mbele ya AI
Ufunikaji wa chip-kwa-chip wa mbio za silicon za AI, hutolewa kadri inavyofanyika. Alamisha kitovu chetu kwa maendeleo ya hivi punde ya AI na usiwahi kukosa ushindi wa muundo.
Soma habari zaidi za AI →
