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4000 多個芯片串聯(lián)而成 谷歌稱其超級計算機比英偉達的更快更節(jié)能

來源:迪族網(wǎng)

谷歌自主設計了一種名為張量處理單元(Tensor Processing Unit,簡稱 TPU)的芯片,用于訓練人工智能模型,該公司 90% 以上的人工智能訓練工作都使用這些芯片,這些模型可以用于諸如用人類語言回答問題或生成圖像等任務。

據(jù)IT之家了解,谷歌的 TPU 現(xiàn)在已經(jīng)是第四代了。谷歌周二發(fā)表了一篇科學論文,詳細介紹了他們?nèi)绾问褂米约憾ㄖ崎_發(fā)的光學開關將 4000 多個芯片串聯(lián)成一臺超級計算機。

改善這些連接已經(jīng)成為建造人工智能超級計算機的公司之間競爭的關鍵點,因為為谷歌的 Bard 或 OpenAI 的 ChatGPT 等技術提供動力的所謂大型語言模型的規(guī)模已經(jīng)爆炸性增長,這意味著它們太大,無法存儲在單個芯片上。

這些模型必須被分割到數(shù)以千計的芯片中,然后這些芯片必須協(xié)同工作數(shù)周或更長時間來訓練模型。谷歌的 PaLM 模型 —— 迄今為止其公開披露的最大的語言模型 —— 是通過將其分散到 4,000 個芯片的兩臺超級計算機上,歷時 50 天進行訓練的。

谷歌表示,其超級計算機可以輕松地實時重新配置芯片之間的連接,有助于避免問題并提高性能。

谷歌研究員 Norm Jouppi 和谷歌杰出工程師 David Patterson 在一篇關于該系統(tǒng)的博文中寫道:“電路切換使我們很容易繞過故障部件。這種靈活性甚至允許我們改變超級計算機互連的拓撲結構,以加速 ML(機器學習)模型的性能。”

雖然谷歌現(xiàn)在才公布其超級計算機的細節(jié),但它已經(jīng)于 2020 年在內(nèi)部上線,在美國俄克拉荷馬州梅斯縣(Mayes County)的一個數(shù)據(jù)中心運行。谷歌表示,初創(chuàng)公司 Midjourney 使用了該系統(tǒng)來訓練其模型,該模型可以在輸入文字后生成圖像。

谷歌在論文中說,對于同等規(guī)模的系統(tǒng),其超級計算機比基于 Nvidia A100 芯片的系統(tǒng)快 1.7 倍,節(jié)能 1.9 倍。谷歌表示,之所以沒有將其第四代產(chǎn)品與 Nvidia 目前的旗艦產(chǎn)品 H100 芯片進行比較,因為 H100 是在谷歌的芯片之后上市的,而且是用更新的技術制造的。谷歌暗示他們可能正在開發(fā)一種新的 TPU,與 Nvidia H100 競爭。

關鍵詞: 谷歌計算機 超級計算機 英偉達計算機 人工智能模型 人工智能訓練

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