Ironwood é o mais novo chip acelerador da IA do Google
Na conferência Cloud Next desta semana, a Google revelou seu mais recente chip acelerador de IA TPU, chamado Ironwood. Esta maravilha de sétima geração marca uma mudança significativa, sendo o primeiro TPU especificamente projetado para inferência de modelos de IA. Previsto para ser lançado ainda este ano para usuários do Google Cloud, o Ironwood estará disponível em duas configurações poderosas: um cluster de 256 chips e um massivo cluster de 9.216 chips.
Amin Vahdat, vice-presidente do Google Cloud, compartilhou seu entusiasmo em um post de blog, dizendo: "O Ironwood é nosso TPU mais poderoso, capaz e energeticamente eficiente até agora. E foi projetado especificamente para impulsionar modelos de IA inferenciais e pensantes em escala." Está claro que a Google está mirando alto com este novo chip.
O mercado de aceleradores de IA está aquecendo, com a Nvidia liderando a corrida, mas não descarte os gigantes da tecnologia. A Amazon está no jogo com seus chips Trainium, Inferentia e Graviton, disponíveis através da AWS, enquanto a Microsoft avança com instâncias do Azure alimentadas por seu chip de IA Maia 100.

Créditos da Imagem: Google De acordo com os benchmarks internos da Google, o Ironwood impressiona com 4.614 TFLOPs de potência computacional de pico. Cada chip vem equipado com 192GB de RAM dedicada, ostentando uma largura de banda que se aproxima de 7,4 Tbps. Isso é uma potência considerável!
O Ironwood não é apenas sobre força bruta; ele também é inteligente. Ele possui um núcleo avançado chamado SparseCore, projetado para lidar com o tipo de dados que você veria em sistemas sofisticados de classificação e recomendação — como aqueles que sugerem quais roupas podem chamar sua atenção. Os engenheiros da Google também trabalharam para reduzir o movimento de dados e a latência dentro do chip, o que deve se traduzir em economias significativas de energia.
Olhando para o futuro, a Google planeja integrar o Ironwood em seu AI Hypercomputer, um cluster de computação modular dentro do Google Cloud. Essa integração está no horizonte, e Vahdat está confiante, afirmando: "O Ironwood representa um avanço único na era da inferência, com maior potência computacional, capacidade de memória, avanços em rede e confiabilidade."
Atualizado às 10:45 da manhã, horário do Pacífico: Uma versão anterior desta história referiu-se erroneamente ao Cobalt 100 da Microsoft como um chip de IA. Na verdade, é um chip de uso geral; o chip de IA correto da Microsoft é o Maia 100. Fizemos a correção necessária.
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Comentários (9)
So Google's Ironwood is specifically for inference? Interesting that they're moving away from training. I wonder how it'll compete with NVIDIA's H100... 🧠
Interesting! Google keeps pushing the AI hardware envelope. While specialized inference chips like Ironwood are a big deal for cloud efficiency, I can't help but wonder about the long-term environmental impact of this never-ending race for more powerful, energy-intensive silicon. Are we building a monster we can't power sustainably? 🤔 The focus should be on both performance and green computing.
Ironwood sounds like a beast for AI inference! Google’s really stepping up their game, but I wonder how it stacks against Nvidia’s chips. Excited to see real-world benchmarks! 🚀
Google's Ironwood chip sounds like a game-changer for AI inference! Excited to see how it stacks up against Nvidia's offerings. 🚀
GoogleのIronwoodチップはクールに聞こえますが、私の日常のAI使用がどのように変わるかはわかりません。推論に特化しているんですよね?Google Cloudに登場したらどうなるか見てみましょう。期待しています!🤞
Na conferência Cloud Next desta semana, a Google revelou seu mais recente chip acelerador de IA TPU, chamado Ironwood. Esta maravilha de sétima geração marca uma mudança significativa, sendo o primeiro TPU especificamente projetado para inferência de modelos de IA. Previsto para ser lançado ainda este ano para usuários do Google Cloud, o Ironwood estará disponível em duas configurações poderosas: um cluster de 256 chips e um massivo cluster de 9.216 chips.
Amin Vahdat, vice-presidente do Google Cloud, compartilhou seu entusiasmo em um post de blog, dizendo: "O Ironwood é nosso TPU mais poderoso, capaz e energeticamente eficiente até agora. E foi projetado especificamente para impulsionar modelos de IA inferenciais e pensantes em escala." Está claro que a Google está mirando alto com este novo chip.
O mercado de aceleradores de IA está aquecendo, com a Nvidia liderando a corrida, mas não descarte os gigantes da tecnologia. A Amazon está no jogo com seus chips Trainium, Inferentia e Graviton, disponíveis através da AWS, enquanto a Microsoft avança com instâncias do Azure alimentadas por seu chip de IA Maia 100.

De acordo com os benchmarks internos da Google, o Ironwood impressiona com 4.614 TFLOPs de potência computacional de pico. Cada chip vem equipado com 192GB de RAM dedicada, ostentando uma largura de banda que se aproxima de 7,4 Tbps. Isso é uma potência considerável!
O Ironwood não é apenas sobre força bruta; ele também é inteligente. Ele possui um núcleo avançado chamado SparseCore, projetado para lidar com o tipo de dados que você veria em sistemas sofisticados de classificação e recomendação — como aqueles que sugerem quais roupas podem chamar sua atenção. Os engenheiros da Google também trabalharam para reduzir o movimento de dados e a latência dentro do chip, o que deve se traduzir em economias significativas de energia.
Olhando para o futuro, a Google planeja integrar o Ironwood em seu AI Hypercomputer, um cluster de computação modular dentro do Google Cloud. Essa integração está no horizonte, e Vahdat está confiante, afirmando: "O Ironwood representa um avanço único na era da inferência, com maior potência computacional, capacidade de memória, avanços em rede e confiabilidade."
Atualizado às 10:45 da manhã, horário do Pacífico: Uma versão anterior desta história referiu-se erroneamente ao Cobalt 100 da Microsoft como um chip de IA. Na verdade, é um chip de uso geral; o chip de IA correto da Microsoft é o Maia 100. Fizemos a correção necessária.
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Google's Ironwood chip sounds like a game-changer for AI inference! Excited to see how it stacks up against Nvidia's offerings. 🚀
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Lar






