HeimGoogle Cloud stellt zwei KI-Chips vor, die mit denen von Nvidia konkurrieren sollen.
Am Mittwoch kündigte Google Cloud an, dass seine achte Generation von benutzerdefinierten KI-Chips, die als Tensor Processing Units (TPUs) bekannt sind, in zwei Typen unterteilt werden würde. Ein Chip, der TPU 8t, ist für das Training von Modellen konzipiert, während der andere Chip, der TPU 8i, auf die Ausführung von Inferenzvorgängen abzielt.
Unter Inferenz versteht man den kontinuierlichen Einsatz von Modellen – im Grunde genommen das, was nachdem Benutzer Anfragen eingereicht haben, geschieht.
Es ist nicht überraschend, dass Google für diese neuen TPUs beeindruckende Leistungsverbesserungen im Vergleich zu früheren Generationen ankündigt: Bis zu dreimal schnelleres Training von KI-Modellen, 80 Prozent bessere Leistung pro Dollar sowie die Möglichkeit, mehr als eine Million TPUs in einem einzigen Cluster zu verbinden. Das Ergebnis sollte eine deutlich höhere Rechenleistung bei viel geringerem Energieverbrauch – und damit auch niedrigeren Kosten für Kunden – im Vergleich zu früheren Versionen sein. Diese Chips werden als TPU bezeichnet und nicht als GPU, weil Googles benutzerdefinierte, energieeffiziente Chips ursprünglich „Tensor“ genannt wurden.
Allerdings stellen Googles Chips derzeit noch keine ernsthafte Konkurrenz für Nvidias zukünftige Produkte dar – zumindest noch nicht. Wie andere große Cloud-Anbieter wie Microsoft und Amazon nutzt auch Google diese Chips, um die auf Nvidia basierenden Systeme in seiner Infrastruktur zu ergänzen, aber nicht vollständig zu ersetzen. Tatsächlich verspricht Google, dass seine Cloud später in diesem Jahr Nvidias neuesten Chip, Vera Rubin, integrieren wird.
Irgendwann könnten die Hyper-Scaler, die ihre eigenen KI-Chips entwickeln – darunter Amazon, Microsoft und Google – weniger auf Nvidia angewiesen sein, wenn Unternehmen ihre KI-Aufgaben in die Cloud verlegen und ihre Anwendungen an diese Chips anpassen.
Dennoch ist es derzeit keine profitable Strategie, gegen Nvidia zu setzen. Wie der bekannte Chip-Marktanalyst Patrick Moore auf X scherzte, prognostizierte er bereits 2016, dass Googles TPU für Nvidia (und Intel) ein Problem darstellen könnte, als das Suchunternehmen seinen ersten TPU auf den Markt brachte. Nvidias Marktkapital beträgt derzeit fast 5 Billionen US-Dollar – was bedeutet, dass diese Prognose bislang nicht bestätigt wurde.
Falls Nvidias Pläne aufgehen, könnte Googles Wachstum als KI-Cloud-Anbieter tatsächlich mehr Geschäft für den Chiphersteller generieren – auch wenn viele Aufgaben auf Googles eigenen Chips ausgeführt werden.
Googles kündigte außerdem an, dass es sich mit Nvidia zusammengetan hat, um die Computerkommunikationstechnologien zu verbessern und damit Nvidias Systeme in der Cloud noch effizienter zu machen. Konkret arbeiten die beiden Technologiegiganten zusammen, um die auf Software basierende Kommunikationstechnologie „Falcon“ weiterzuentwickeln – eine Technologie, die Google 2023 im Rahmen des Open Compute Projects als Open-Source-Software für Rechenzentrumshardware veröffentlicht hat.
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