Google TPUs Sasa ni Vituo vya Data vya Power Meta katika Direct Challenge hadi Nvidia

Sehemu za usindikaji za tensor za Google sasa zinafanya kazi ndani ya vituo vya data vya Meta, kulingana na ripoti kutoka kwa Tom's Hardware iliyochapishwa mnamo Oktoba 22, 2026 - mara ya kwanza Google imeuza chipsi zake maalum za AI kwa mteja wa nje kama vifaa vilivyotumwa badala ya kupitia wingu lake. Hatua hiyo inaashiria mabadiliko ya kihistoria katika soko la vifaa vya AI, ambapo GPU za Nvidia zimekuwa chaguo msingi kwa mafunzo na kuhudumia mifano mikubwa.

Kwa miaka mingi, dhana katika tasnia imekuwa kwamba mfumo wa ikolojia wa Nvidia wa CUDA ulifanya GPU zake zisibadilishwe, hata kama njia mbadala ziliibuka. Dhana hiyo sasa inajaribiwa na kampuni mbili zilizo na nafasi nzuri ya kuivunja. Mpango huo, unaokuja juu ya matumizi makubwa ya miundombinu ya AI ya Meta katika robo hii, unaonyesha jinsi wataalamu wa hali ya juu wanavyotafuta uhuru kamili - hadithi unayoweza kufuata kwa kina zaidi kuhusu maendeleo ya hivi punde ya AI inayoangaziwa kila siku kwenye ukurasa wetu wa nyumbani katika aibuzzwire.news.

Kutoka TorchTPU hadi Chuma na Silicon

Msingi wa wakati huu uliwekwa hadharani siku mbili tu mapema. Mnamo Oktoba 20, Google na Meta TorchTPU yenye vyanzo huria kwa pamoja, asili ya PyTorch kwa TPU za Google, ilitangazwa kwenye blogu rasmi ya PyTorch na timu ya TorchTPU. Mradi huo ulianza Google katikati ya 2025 kwa ushirikiano na timu ya Meta ya PyTorch, na haufanyi kitu ambacho hakuna jitihada za awali zilizosimamiwa kwa njia safi: huruhusu mzigo wa kazi uliopo wa PyTorch uendeshwe kwenye TPU na mabadiliko madogo ya msimbo, kwa kubadilishana `.to("cuda")` kwa `.to("tpu")`.

Hiyo ni muhimu kwa sababu jaribio la awali la Google, PyTorch/XLA, lililozinduliwa mwaka wa 2020, lilihitaji urekebishaji wa msimbo wa chanzo unaoingilia kati, ulikumbwa na nyakati ndefu za ujumuishaji, na kukosa kuungwa mkono kwa njia asilia ya utekelezaji ya PyTorch. Timu nyingi zilizofanya majaribio ya TPU ziliishia kurudi kwa Nvidia GPU kwa sababu tu uzoefu wa wasanidi programu ulikuwa chungu sana. TorchTPU iliundwa kwa uwazi kurekebisha hilo, bila vitegemezi vya JAX katika muda wa kukimbia na muunganisho wa torch.compile uliojengwa kwenye Mwenge wa Dynamo badala ya mbinu ya zamani ya Lazy Tensor.

Meta Gani Inatoka Kwenye Dili

Matokeo ya kiufundi ambayo Google na Meta yametangaza yanajulikana. Kulingana na maelezo yaliyoripotiwa na Yahoo Tech, mkusanyiko wa TorchTPU umeidhinishwa dhidi ya miundo 5,000 ya Hugging Face, na hali ya utekelezaji ya DeferAndFuse ya Google inatoa faida za utendakazi za asilimia 50 au zaidi kutokana na utekelezaji mkali wa hamu. Uchunguzi wa kesi za wachuuzi unaonyesha modeli ya Meta ya Llama 3 405B kufikia asilimia 57 ya utumiaji wa FLOPs kwenye vishada vya Ironwood TPU 128 hadi 1,024 - takwimu ambazo, ingawa zinaripotiwa zenyewe, zinaonyesha kuwa chipsi zinaweza kuendesha mafunzo ya kiwango cha mpaka kwa ustadi.

Uchumi ndio hadithi kubwa zaidi. TPU kwa muda mrefu zimekuwa zikidaiwa kuwa na gharama ya chini sana kuliko Nvidia GPU za mwisho, na kampuni iliyo na hamu ya Meta - inayoshughulikia matamanio yake ya utafiti wa AI na mifumo yake ya mapendekezo - ina kila motisha ya kutofautisha kutoka kwa mtoaji mmoja. Bloomberg iliripoti tangu Novemba 2025 kuwa Meta na Google zilikuwa zikijadili kupeleka TPU katika vituo vya data vya Meta, na ushirikiano kwenye TorchTPU uliripotiwa na Reuters mnamo Desemba 2025. Kilichobadilika sasa ni kwamba mpango huo umehama kutoka mjadala hadi kupelekwa, huku Tom's Hardware ikiripoti kuwa chipsi hizo zimesakinishwa na kuendeshwa katika vifaa vya Meta.

Ufa katika Silaha za Nvidia

Nvidia bado anaamuru idadi kubwa ya soko la kiongeza kasi cha AI, na mapato yake ya kituo cha data yanabaki kuwa alama ya kila mshindani anafukuzwa. Lakini mienendo inabadilika. Kama TechCrunch ilivyoweka katika utangazaji wake wa uzinduzi wa TorchTPU, Google imejiunga na Amazon katika kushambulia ngome ya Nvidia kwenye safu ya programu ambayo huwaweka watengenezaji kushikamana na maunzi yake. Meta, wakati huo huo, inapata uboreshaji wa mazungumzo: kila rack ya TPU inayosakinisha ni safu ya GPU ambayo haikulazimika kununua kwa bei ya Nvidia.

Shinikizo linakuja kutoka pande nyingi kwa wakati mmoja. Amazon ina chipsi zake za Trainium, Google ina TPU, na wimbi la wanaoanza linaunda vichapuzi maalum vya inference. Kinachofanya uwekaji wa Meta kuwa tofauti ni ukubwa na mwonekano. Meta ni mojawapo ya wateja wakubwa wa Nvidia, na ikiwa timu zake za uhandisi zitahitimisha kuwa TPU zinaweza kubeba sehemu muhimu ya mafunzo na mizigo ya kazi, wanunuzi wengine wakubwa watazingatia kwa karibu.

Mapango

Hakuna kati ya hii inamaanisha kuwa msimamo wa Nvidia huanguka mara moja. Blogu ya PyTorch yenyewe inatahadharisha kwamba ingawa miundo inaweza kuisha kwenye kisanduku kwenye TPU, kufikia utendakazi wa kilele bado kunahitaji uboreshaji wa ufahamu wa maunzi, kwa sababu maumbo ya kielelezo, mikakati ya kugawanyika, na utekelezaji wa kernel kwa kawaida hupangwa kwa usanifu wa GPU. Seti ya maagizo ya TPU inatofautiana na ya Nvidia, na mfumo ikolojia wa zana, maktaba, na wahandisi wenye uzoefu unabaki kuwa wa GPU-msingi.

Pia kuna suala la usambazaji. Google imehifadhi TPU kihistoria kwa ajili ya mizigo yake ya ndani na wateja wake wa mtandaoni, na uwezo wa kutengeneza vichapuzi maalum hauna kikomo. Iwapo Google inaweza au inataka kusambaza TPU kwa kiwango cha maana kwa jumla ya alama za kukokotoa za Meta - ambayo ni ndogo kuliko kampuni nyingi' - bado ni swali wazi.

Nini Cha Kutazama Kinachofuata

Ishara za haraka za kufuatilia ni ikiwa viboreshaji vingine vinafuata mwongozo wa Meta, jinsi Nvidia inavyojibu juu ya bei, na ikiwa kasi ya chanzo huria ya TorchTPU inatafsiri kuwa uhamiaji wa kweli wa mzigo wa kazi wa PyTorch kwenye miundombinu ya TPU. Soko la vifaa vya AI limekuwa likingojea miaka kwa njia mbadala inayoaminika kwa Nvidia mwisho wa juu. Huku TPU sasa zikiendeshwa katika vituo vya data vya kampuni ya pili, kusubiri huko kunaweza kumalizika.

Kaa Mbele ya AI

Mbio za vifaa vya AI zinaongezeka kwa kasi, na washindi na walioshindwa katika muongo ujao wanaamuliwa sasa. Kaa mbele ya AI kwa utangazaji huru wa chips, miundo na mikataba ya kuunda upya sekta hii.

Soma habari zaidi za AI →