16 Ağustos'ta Tom's Hardware ve Firstpost tarafından ele alınan rapor, akıl yürütme modelleri ve otonom aracılar için yapay zeka altyapısını yeniden tasarlamaya yönelik yoğunlaşan bir yarışın ortasında yer alıyor; bu, son dakika yapay zeka haberleri kapsamımızda takip ettiğimiz bir değişim. SemiAnaliz'e göre Google ve müşterileri, takviyeli öğrenme (RL) ve potansiyel olarak diğer CPU ağırlıklı iş yükleri için paket içi CPU çekirdeklerine sahip TPU'lar için baskı yapıyor ve AMD, eksik parçaları tamamlamak için güçlü bir aday.
Google'ın TPU Tasarlamak İçin Neden AMD'ye İhtiyacı Yok?
Analistler hikayenin en basit okumasına soğuk su döküyorlar. Google'ın halihazırda hızlandırıcı mimarisi konusunda önemli bir şirket içi uzmanlığı var, sekiz TPU neslini aşkın süredir uzmanlaştı ve AMD'nin başka bir geleneksel TPU tasarlamasına gerek kalmayacak. AMD'nin Google'ın bir sonraki çıkarım çipini (TPU V10i) veya eğitim çipini (TPU V10t) uygulama şansının düşük olduğu değerlendiriliyor.
Bunun yerine analistler, Google'ın AMD gibi bir CPU üreticisinin sağlayabileceği şeylere ihtiyaç duyabileceğine inanıyor: CPU fikri mülkiyeti, programlanabilir mantık, ara bağlantılar veya gelişmiş paketleme uzmanlığı. Başka bir deyişle, hikaye AMD'nin Google'ın yapay zeka hızlandırıcısını oluşturmasından çok, Google'ın AMD'nin genel amaçlı çekirdekleriyle evlenen tensör hesaplaması olan hibrit bir çipin nelerin kilidini açabileceğiyle ilgili.
Takviyeli Öğrenme Yapay Zeka Silikonunu Tersyüz Ediyor
Sürücü, yapay zeka sistemlerinin bilgi işlem tüketiminde gerçek bir değişimdir. Geleneksel büyük dil modeli eğitimi, büyük ölçüde hızlandırıcı ağırlıklı olmaya devam ediyor: matris matematiği, tüm gün GPU'larda ve TPU'larda. Ancak muhakeme ve eylemli modeller için takviyeli öğrenme farklıdır. RL işlem hatları, hızlandırıcı operasyonlarını, CPU'larda çok daha iyi çalışan, büyük miktarlarda skaler, dallı, genel amaçlı hesaplama (ortam simülasyonu, ödül hesaplaması, birçok paralel kullanıma sunmanın orkestrasyonu) ile birleştirir.
Google'ın kendi sistem tasarımları zaten bu değişimi yansıtıyor. Rapora göre, Google'ın çıkarım, akıl yürütme ve RL iş yükleri için oluşturulmuş çıkarım odaklı TPU 8i sistemleri, her iki TPU için bir Google Axion CPU sağlıyor. Karşılaştırıldığında, yedinci nesil TPU tabanlı sunucular her dört TPU için bir Intel Xeon "Emerald Rapids" işlemci kullanıyordu. CPU-hızlandırıcı oranının iki katına çıkarılması, Google'ın iş yükünün nereye doğru gittiğini gördüğüne dair güçlü bir sinyaldir ve CPU çekirdeklerini doğrudan hızlandırıcının yanında paketlemek mantıklı bir sonraki adımdır: daha kısa veri yolları, daha az veri hareketi ve tam olarak ajansal yapay zekanın talep ettiği iş yükleri için daha iyi güç verimliliği.
MI300A'nın Emsali
AMD, böyle bir projeye doğrudan ilgili deneyimi getiriyor. Elit sınıf süper bilgisayarlarda kullanılan Instinct MI300A, x86 Zen CPU yongalarını ve GPU bilgi işlem yongalarını tek bir pakette paylaşılan bellekle birleştiren veri merkezi ölçeğindeki ilk gerçek APU'lardı. Gelecekteki bir Google tasarımı da benzer bir şekil alabilir: Google'ın TPU bilgi işlem yongaları, AMD CPU teknolojisi ve yüksek bant genişliğine sahip bellekle eşleştirilir; AMD potansiyel olarak paketleme ve entegrasyon kısımlarını yönetir.
Her iki şirketin de konuşmak için nedenleri var. Google için bu hamle, hâlihazırda birden fazla ortağı kapsayan silikon stratejisini genişletecek; Nisan 2026'da duyurulan sekizinci nesil TPU serisi, özel eğitim (8t) ve çıkarım (8i) çiplerine bölünmüştü ve bu yılın başlarında yapılan bir rapor, Google'ın, Nvidia'nın çıkarımına meydan okumak için Broadcom, MediaTek ve Marvell'i kapsayan çok ortaklı bir özel silikon tedarik zinciri oluşturduğunu açıklıyordu. AMD için, Google tasarımının kazanılması, çiplet ve paketleme teknolojisinin büyük bir onayı ve Nvidia'nın hakimiyetinin büyük ölçüde rakipsiz kaldığı bir pazar olan özel yapay zeka silikonunda bir dayanak noktası olacaktır.
Önemli Uyarılar
SemiAnaliz'in kendisi de önemli belirsizliğin devam ettiğini vurguluyor. AMD'nin bildirilen katılımının kesin niteliği belirsiz, ortaklık her iki şirket tarafından da onaylanmadı ve analistler, gerekçelerini, onaylanmış bir ürün yol haritası yerine böyle bir işbirliğinin neden anlamlı olacağına dair bilinçli spekülasyonlar olarak çerçeveliyorlar.
Ancak daha derindeki sinyal, anlaşmanın kendisinden daha önemli. Raporlar doğruysa, en önemli gelişme Google ve AMD'nin birlikte çalışması değil; Google'ın takviyeli öğrenme, muhakeme ve aracılı yapay zeka için özel olarak tasarlanmış CPU ağırlıklı TPU çeşitlerini keşfetmesidir. Sektör, devasa bir matris çarpımı için çipleri optimize etmek için on yıl harcadı. Yeni nesil yapay zeka donanımı, tek bir zihin düşüncesine çok daha az benzeyen ve daha çok aynı anda keşfeden, başarısız olan ve öğrenen binlerce aracıya benzeyen iş yükleri tarafından şekillendiriliyor.
Ne İzlemeli
Daha geniş sektör açısından bu raporu spekülasyondan trende dönüştürecek üç şey var. Birincisi, hızlandırıcı ve CPU satıcılarını birbirine düşürmek yerine eşleştiren özel silikon anlaşmalarına dair herhangi bir işaret; AMD'yi MI300A'ya ve Nvidia'yı Grace-Hopper tarzı entegre sistemlere iten mantığın aynısı artık hiper ölçekleyici ASIC yol haritalarını da şekillendiriyor gibi görünüyor. İkincisi, Google'ın TPU 8i dağıtım oranlarının hızlandırıcı başına daha fazla CPU'ya doğru kaymaya devam edip etmediği; bu da bağımsız olarak RL iş yükü tezini doğrulayacaktır. Üçüncüsü, AMD'nin kendi kazanç yorumu: Google ölçeğinde özel bir tasarım zaferi, eninde sonunda mali açıklamalarda ortaya çıkacak kadar önemli olacaktır.
Ne Google ne de AMD rapor hakkında yorumda bulunmadı ve SemiAnalytics, analizinin onaylanmış sözleşmelerden ziyade eşleşmenin stratejik mantığına dayandığını belirtiyor. Ancak Google'ın zaten TPU serisini eğitim ve çıkarım ürünlerine ayırdığı, çok ortaklı silikon tedarik anlaşmaları imzaladığı ve CPU kapasitesini en yeni hızlandırıcılarının etrafında biriktirdiği bir yılda, CPU ağırlıklı bir TPU çeşidi, bir sonraki mantıklı hamleden daha az sürpriz.
Yapay Zekanın Önünde Kalın
Yapay zeka silikon yarışının çip çip kapsamı, gerçekleştiği anda sunuluyor. En son yapay zeka gelişmeleri için merkezimize yer işareti koyun ve hiçbir tasarım zaferini kaçırmayın.
Daha fazla AI haberini okuyun →
