Google تضيف TPU 8tx وTPU 8i Max إلى تشكيلة رقائق الذكاء الاصطناعي من الجيل الثامن

أضافت Google نظامين جديدين، هما TPU 8tx وTPU 8i Max، إلى تشكيلة مسرعات الذكاء الاصطناعي من الجيل الثامن. وتقول الشركة إنها شحنت أربعة أنظمة TPU خلال عام واحد لأول مرة، حيث بُني كلا المتغيرين الجديدين على سيليكون موجود بدلاً من جيل جديد من الرقائق. وتستهدف الإضافات الحوسبة السرية والأحمال كثيفة الذاكرة، بينما تسوق Google رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها على نطاق أوسع للعملاء الخارجيين.

الحوسبة السرية مع TPU 8tx

يستهدف TPU 8tx المؤسسات والجهات الحكومية التي تعمل ببيانات سرية. وتقول Google إن البيانات وأوزان النماذج تبقى محمية ومعزولة حتى أثناء المعالجة النشطة، مما يغلق الفجوة المعتادة التي تضطر فيها البيانات إلى فك التشفير في الذاكرة بينما يعمل المعالج عليها. وتقدم Nvidia ميزة مماثلة لوحدات GPU من خلال بنية الحوسبة السرية الخاصة بها. ويستخدم النظام شبكة Boardfly منخفضة التأخير من Google، ومن المفترض أن يوفر تقليل تأخير يصل إلى ضعف ما يقدمه TPU 8t. وتقول Google إن المؤسسات يمكنها استخدام نظام واحد لضبط النماذج بدقة، وتصغير النماذج الكبيرة إلى نماذج أصغر، وتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي بالتعلم بالتعزيز دون نقل البيانات الحساسة بين المجموعات.

الأحمال كثيفة الذاكرة مع TPU 8i Max

يعالج TPU 8i Max قيود عرض نطاق الذاكرة التي قد تظهر عندما تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على قواعد برمجية كبيرة أو ساعات من الفيديو. ووضعت Google رقاقتي TPU 8i على حزمة واحدة، مما ضاعف قوة الحوسبة والذاكرة وعرض نطاق الذاكرة في نفس تنسيق الرف. وتقول الشركة إن هذا يوفر أداءً أكبر بكثير لكل متر مربع من مساحة مركز البيانات.

البرمجيات والتبني الخارجي

أصدرت Google TorchTPU كمصدر مفتوح حتى يمكن تشغيل كود PyTorch على TPU بأقل قدر من التغييرات، كما يدعم أطر الاستدلال مثل vLLM وSGLang. وتشير Google الآن إلى ما يقرب من 100 عميل TPU خارجي، مما يعكس تحولاً من معاملة TPU كأداة داخلية إلى تسويقها كمنصة تنافسية. وتصف الشركة أيضاً نهجها للنظام المعياري كخيار تصميم متعمد يمكنه تقديم متغيرات أجهزة جديدة في غضون أشهر بدلاً من سنوات.

سياق السوق

مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يتحول التركيز من دورات التدريب المكلفة إلى الاستدلال، أي التشغيل اليومي للنماذج. ويمكن لرقائق متخصصة مثل TPU أن تستفيد من نقاط قوتها في هذا المجال. كما تطور Amazon وMicrosoft وOpenAI مسرعات خاصة بها، بينما عززت Nvidia عرض الاستدلال الخاص بها من خلال صفقة توظيف استحواذ وتراخيص مع Groq.

المصادر: The Decoder