அக்டோபர் 22, 2026 அன்று வெளியிடப்பட்ட டாம்ஸ் ஹார்டுவேரின் அறிக்கையின்படி, கூகுளின் டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட்கள் இப்போது மெட்டாவின் தரவு மையங்களுக்குள் இயங்குகின்றன - கூகுள் தனது தனிப்பயன் AI சில்லுகளை வெளி வாடிக்கையாளருக்கு தனது சொந்த கிளவுட் மூலம் அல்லாமல் வன்பொருளாக விற்றது இதுவே முதல் முறை. இந்த நடவடிக்கை AI வன்பொருள் சந்தையில் ஒரு வரலாற்று மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது, அங்கு என்விடியாவின் GPUகள் நீண்ட காலமாக பயிற்சி மற்றும் பெரிய மாடல்களை வழங்குவதற்கான இயல்புநிலை தேர்வாக உள்ளன.

பல ஆண்டுகளாக, என்விடியாவின் CUDA மென்பொருள் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு அதன் GPU களை மாற்ற முடியாததாக மாற்றியது, மாற்று வழிகள் தோன்றினாலும் கூட, தொழில்துறையில் அனுமானம் உள்ளது. அந்த அனுமானம் இப்போது அதை உடைக்க சிறந்த நிலையில் உள்ள இரண்டு நிறுவனங்களால் சோதிக்கப்படுகிறது. இந்த காலாண்டில் மெட்டாவின் மகத்தான AI உள்கட்டமைப்பு செலவினங்களுக்கு மேல் வரும் இந்த ஒப்பந்தம், ஹைப்பர்ஸ்கேலர்கள் கம்ப்யூட் சுதந்திரத்தை எவ்வளவு தீவிரமாகப் பின்பற்றுகிறார்கள் என்பதைக் காட்டுகிறது - இது எங்கள் முகப்புப்பக்கத்தில் தினமும் aibuzzwire.news இல் உள்ள சமீபத்திய AI மேம்பாடுகள் மூலம் நீங்கள் இன்னும் ஆழமாகப் பின்பற்றலாம்.

TorchTPU இலிருந்து ஸ்டீல் மற்றும் சிலிக்கான் வரை

இந்த தருணத்திற்கான அடித்தளம் இரண்டு நாட்களுக்கு முன்பு பகிரங்கமாக போடப்பட்டது. அக்டோபர் 20 அன்று, கூகிள் மற்றும் மெட்டா இணைந்து திறந்த மூல டார்ச்டிபியு, கூகிளின் TPUகளுக்கான சொந்த PyTorch பின்தளம், TorchTPU குழுவால் அதிகாரப்பூர்வ PyTorch வலைப்பதிவில் அறிவிக்கப்பட்டது. Meta இன் PyTorch குழுவுடன் இணைந்து 2025 ஆம் ஆண்டின் நடுப்பகுதியில் Google இல் இந்தத் திட்டம் தொடங்கப்பட்டது, மேலும் இது எந்த முன்னைய முயற்சியும் சுத்தமாக நிர்வகிக்கப்படவில்லை: இது தற்போதுள்ள PyTorch பணிச்சுமைகளை TPU களில் ஒரு அற்பமான குறியீடு மாற்றத்துடன் இயக்க அனுமதிக்கிறது, அடிப்படையில் `.to("cuda")` ஐ `.to("tpu")` க்கு மாற்றுகிறது.

Google இன் முந்தைய முயற்சியான PyTorch/XLA, 2020 இல் தொடங்கப்பட்டது, ஊடுருவும் மூல-குறியீடு மாற்றங்கள் தேவைப்பட்டது, நீண்ட தொகுத்தல் நேரங்களால் பாதிக்கப்பட்டது மற்றும் PyTorch இன் சொந்த ஆர்வமுள்ள செயல்படுத்தல் பயன்முறைக்கு ஆதரவு இல்லாததால் இது முக்கியமானது. டெவலப்பர் அனுபவம் மிகவும் வேதனையாக இருந்ததால், TPUகளைப் பரிசோதித்த பல குழுக்கள் Nvidia GPUகளுக்குத் திரும்பின. TorchTPU ஆனது, இயக்க நேரத்தில் JAX சார்புகள் இல்லாமல், பழைய லேசி டென்சர் அணுகுமுறையை விட டார்ச் டைனமோவில் கட்டமைக்கப்பட்ட torch.compile ஒருங்கிணைப்பு இல்லாமல், அதைச் சரிசெய்ய வெளிப்படையாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.

ஒப்பந்தத்தில் இருந்து என்ன மெட்டா பெறுகிறது

கூகுள் மற்றும் மெட்டா விளம்பரப்படுத்திய தொழில்நுட்ப முடிவுகள் குறிப்பிடத்தக்கவை. Yahoo Tech அறிக்கையின்படி, TorchTPU ஸ்டாக் 5,000 ஹக்கிங் ஃபேஸ் மாடல்களுக்கு எதிராக சரிபார்க்கப்பட்டது, மேலும் கூகிளின் DeferAndFuse எக்ஸிகியூஷன் பயன்முறையானது 50 சதவிகிதம் அல்லது அதற்கும் அதிகமான செயல்திறன் ஆதாயங்களை கடுமையான ஆர்வத்துடன் செயல்படுத்துகிறது. விற்பனையாளர் வழக்கு ஆய்வுகள், மெட்டாவின் லாமா 3 405B மாடல் 128 முதல் 1,024 அயர்ன்வுட் TPUகளின் க்ளஸ்டர்களில் 57 சதவிகித மாடல் FLOP களின் பயன்பாட்டை எட்டியதாகக் காட்டுகின்றன - சுயமாக அறிக்கை செய்யும் போது, ​​சில்லுகள் எல்லைப்புற அளவிலான பயிற்சிப் பணிச்சுமைகளைத் திறமையாக இயக்க முடியும் என்பதைக் குறிக்கிறது.

பொருளாதாரம் பெரிய கதை. டாப்-எண்ட் என்விடியா ஜிபியுக்களை விட TPUகளின் விலை கணிசமாகக் குறைவாக இருக்கும் என்று நீண்ட காலமாக வதந்திகள் பரவி வருகின்றன, மேலும் மெட்டாவின் கம்ப்யூட் அபிட்டீட் கொண்ட ஒரு நிறுவனம் - அதன் AI ஆராய்ச்சி லட்சியங்கள் மற்றும் அதன் பரிந்துரை அமைப்புகள் இரண்டையும் உள்ளடக்கியது - ஒரு சப்ளையரிடமிருந்து வேறுபடுத்துவதற்கான ஒவ்வொரு ஊக்கத்தையும் கொண்டுள்ளது. ப்ளூம்பெர்க் நவம்பர் 2025 இல் Meta இன் டேட்டா சென்டர்களில் TPUகளை வரிசைப்படுத்துவது பற்றி Meta மற்றும் Google ஆலோசித்து வருவதாகவும், டார்ச்டிபியு மீதான ஒத்துழைப்பை ராய்ட்டர்ஸ் டிசம்பர் 2025 இல் தெரிவித்தது என்றும் ப்ளூம்பெர்க் அறிவித்தது. டாம்ஸ் ஹார்டுவேர் மெட்டா மற்றும் சிப்ஸ்கள் இயற்பியல்ரீதியாக இயங்கும் வசதிகளுடன், விவாதத்திலிருந்து வரிசைப்படுத்தலுக்கு நகர்ந்துள்ளது.

என்விடியாவின் கவசத்தில் ஒரு விரிசல்

என்விடியா இன்னும் AI ஆக்சிலரேட்டர் சந்தையின் பெரும்பகுதியைக் கட்டளையிடுகிறது, மேலும் அதன் தரவு மைய வருவாய் ஒவ்வொரு போட்டியாளரையும் துரத்துவதற்கான அளவுகோலாக உள்ளது. ஆனால் இயக்கவியல் மாறுகிறது. TorchTPU வெளியீட்டின் கவரேஜில் டெக் க்ரஞ்ச் கூறியது போல், டெவலப்பர்களை அதன் வன்பொருளுடன் இணைக்கும் மென்பொருள் அடுக்கில் என்விடியாவின் கோட்டையைத் தாக்குவதில் கூகிள் அமேசானுடன் இணைந்துள்ளது. மெட்டா, இதற்கிடையில், பேரம் பேசும் திறனைப் பெறுகிறது: ஒவ்வொரு TPU ரேக் நிறுவும் GPUகளின் ரேக் ஆகும், அது என்விடியாவின் விலையில் வாங்க வேண்டியதில்லை.

ஒரே நேரத்தில் பல திசைகளில் இருந்து அழுத்தம் வருகிறது. அமேசான் அதன் டிரெய்னியம் சில்லுகளைக் கொண்டுள்ளது, கூகிள் TPUகளைக் கொண்டுள்ளது, மேலும் தொடக்கங்களின் அலையானது அனுமானம் சார்ந்த முடுக்கிகளை உருவாக்குகிறது. மெட்டா வரிசைப்படுத்தலை வேறுபடுத்துவது அளவு மற்றும் தெரிவுநிலை. மெட்டா என்விடியாவின் மிகப்பெரிய வாடிக்கையாளர்களில் ஒன்றாகும், மேலும் அதன் பொறியியல் குழுக்கள் TPU கள் பயிற்சி மற்றும் அனுமான பணிச்சுமை ஆகிய இரண்டிலும் ஒரு அர்த்தமுள்ள பங்கைக் கொண்டு செல்ல முடியும் என்று முடிவு செய்தால், மற்ற பெரிய வாங்குபவர்கள் கவனம் செலுத்துவார்கள்.

எச்சரிக்கைகள்

இவை எதுவும் என்விடியாவின் நிலை ஒரே இரவில் சரிந்துவிடாது. மாதிரி வடிவங்கள், பகிர்வு உத்திகள் மற்றும் கர்னல் செயலாக்கங்கள் பொதுவாக GPU கட்டமைப்புகளுக்கு டியூன் செய்யப்படுவதால், மாடல்கள் TPU களில் பெட்டியை விட்டு வெளியேறினாலும், உச்ச செயல்திறனை அடைவதற்கு வன்பொருள்-விழிப்புணர்வு மேம்படுத்தல் தேவைப்படுகிறது என்று PyTorch வலைப்பதிவு எச்சரிக்கிறது. TPU அறிவுறுத்தல் தொகுப்பு என்விடியாவில் இருந்து வேறுபட்டது, மேலும் கருவிகள், நூலகங்கள் மற்றும் அனுபவம் வாய்ந்த பொறியாளர்களின் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு GPU-மையமாகவே உள்ளது.

வழங்கல் பற்றிய கேள்வியும் உள்ளது. Google அதன் உள் பணிச்சுமைகள் மற்றும் கிளவுட் வாடிக்கையாளர்களுக்காக வரலாற்று ரீதியாக TPUகளை ஒதுக்கியுள்ளது, மேலும் தனிப்பயன் முடுக்கிகளுக்கான உற்பத்தி திறன் வரம்பற்றது அல்ல. மெட்டாவின் மொத்த கம்ப்யூட் கால்தடத்திற்கு அர்த்தமுள்ள அளவில் TPU களை Google வழங்க முடியுமா அல்லது வழங்க விரும்புகிறதா - இது பெரும்பாலான நிறுவனங்களை குள்ளமாக்குகிறது - ஒரு திறந்த கேள்வியாகவே உள்ளது.

அடுத்து என்ன பார்க்க வேண்டும்

மற்ற ஹைப்பர்ஸ்கேலர்கள் மெட்டாவின் வழியைப் பின்பற்றுகிறார்களா, என்விடியா விலை நிர்ணயம் குறித்து எவ்வாறு பதிலளிக்கிறது, மற்றும் டார்ச்டிபியுவின் ஓப்பன் சோர்ஸ் உந்தம் டிபியு உள்கட்டமைப்பிற்கு பைடார்ச் பணிச்சுமைகளின் உண்மையான இடமாற்றமாக மாறுகிறதா என்பதை கண்காணிக்க வேண்டிய உடனடி சமிக்ஞைகள். AI வன்பொருள் சந்தையானது என்விடியாவிற்கு ஒரு நம்பகமான மாற்றீட்டிற்காக பல ஆண்டுகளாக காத்திருக்கிறது. TPUகள் இப்போது இரண்டாவது நிறுவனத்தின் தரவு மையங்களில் இயங்குவதால், அந்த காத்திருப்பு இறுதியாக முடிவுக்கு வரலாம்.

AIக்கு முன்னால் இருங்கள்

AI வன்பொருள் பந்தயம் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது, அடுத்த தசாப்தத்தில் வெற்றியாளர்கள் மற்றும் தோல்வியாளர்கள் இப்போது தீர்மானிக்கப்படுகிறார்கள். சில்லுகள், மாடல்கள் மற்றும் தொழில்துறையை மறுவடிவமைக்கும் ஒப்பந்தங்கள் ஆகியவற்றின் சுயாதீனமான கவரேஜ் மூலம் AIக்கு முன்னால் இருங்கள்.

மேலும் AI செய்திகளைப் படிக்கவும் →