2025 Google क्लाउड नेक्स्ट इवेंट में, Google ने पेश किया आयरनवुडटेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स (टीपीयू) की इसकी नवीनतम पीढ़ी, विशेष रूप से बड़े पैमाने पर एआई इनवेंशन वर्कलोड के लिए डिज़ाइन की गई है। यह रिलीज अनुमान के लिए बुनियादी ढांचे को अनुकूलित करने की दिशा में एक रणनीतिक बदलाव को चिह्नित करता है, जो उन्हें प्रशिक्षित करने के बजाय एआई मॉडल को तैनात करने पर बढ़ते परिचालन ध्यान को दर्शाता है।
आयरनवुड Google की TPU वास्तुकला में सातवीं पीढ़ी है और गणना प्रदर्शन, स्मृति क्षमता और ऊर्जा दक्षता में पर्याप्त सुधार लाता है। प्रत्येक चिप 4,614 टेराफ्लॉप्स (TFLOPS) के एक शिखर थ्रूपुट को वितरित करता है और इसमें 192 जीबी उच्च-बैंडविड्थ मेमोरी (एचबीएम) शामिल है, जो प्रति सेकंड (टीबीपीएस) 7.4 टेराबिट्स तक बैंडविड्थ का समर्थन करता है। आयरनवुड को 256 या 9,216 चिप्स के कॉन्फ़िगरेशन में तैनात किया जा सकता है, जिसमें बड़े क्लस्टर की तुलना में 42.5 एक्सफ्लॉप्स की पेशकश की जा सकती है, जो इसे उद्योग में सबसे शक्तिशाली एआई त्वरक में से एक बनाता है।
पिछली टीपीयू पीढ़ियों के विपरीत, जो कि संतुलित प्रशिक्षण और वर्कलोड को संतुलित करते हैं, आयरनवुड को विशेष रूप से अनुमान के लिए इंजीनियर किया जाता है। यह एक व्यापक उद्योग की प्रवृत्ति को दर्शाता है, जहां विशेष रूप से बड़ी भाषा और जेनेरिक मॉडल के लिए अनुमान, उत्पादन वातावरण में प्रमुख कार्यभार के रूप में उभर रहा है। ऐसे परिदृश्यों में कम-विलंबता और उच्च-थ्रूपुट प्रदर्शन महत्वपूर्ण हैं, और आयरनवुड को उन मांगों को कुशलता से पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
आयरनवुड में एक प्रमुख वास्तुशिल्प प्रगति बढ़ी हुई है स्पार्सकोरजो आमतौर पर रैंकिंग और पुनर्प्राप्ति-आधारित वर्कलोड में पाए जाने वाले विरल संचालन को तेज करता है। यह लक्षित अनुकूलन चिप में अत्यधिक डेटा आंदोलन की आवश्यकता को कम करता है और विशिष्ट निष्कर्ष-भारी उपयोग के मामलों के लिए विलंबता और बिजली की खपत दोनों में सुधार करता है।
आयरनवुड भी ऊर्जा दक्षता में काफी सुधार करता है, अपने पूर्ववर्ती की तुलना में प्रदर्शन-प्रति-वाट से दोगुना से अधिक की पेशकश करता है। एआई मॉडल परिनियोजन तराजू के रूप में, ऊर्जा का उपयोग एक तेजी से महत्वपूर्ण बाधा बन जाता है – दोनों आर्थिक और पर्यावरणीय रूप से। आयरनवुड में सुधार बड़े पैमाने पर क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर में इन चुनौतियों को संबोधित करने में योगदान देता है।
TPU को Google के व्यापक AI हाइपरकंप्यूटर फ्रेमवर्क, एक मॉड्यूलर कंप्यूट प्लेटफॉर्म में उच्च गति नेटवर्किंग, कस्टम सिलिकॉन और वितरित भंडारण के संयोजन में एकीकृत किया गया है। यह एकीकरण संसाधन-गहन मॉडल की तैनाती को सरल बनाता है, जिससे डेवलपर्स को व्यापक कॉन्फ़िगरेशन या ट्यूनिंग के बिना वास्तविक समय एआई अनुप्रयोगों की सेवा करने में सक्षम बनाता है।
यह लॉन्च AI इन्फ्रास्ट्रक्चर स्पेस में प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए Google के इरादे को भी संकेत देता है, जहां अमेज़ॅन और Microsoft जैसी कंपनियां अपने स्वयं के इन-हाउस AI त्वरक विकसित कर रही हैं। जबकि उद्योग के नेताओं ने पारंपरिक रूप से जीपीयू पर भरोसा किया है, विशेष रूप से एनवीडिया से, कस्टम सिलिकॉन समाधानों का उद्भव एआई कंप्यूट परिदृश्य को फिर से आकार दे रहा है।
आयरनवुड की रिहाई एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर की बढ़ती परिपक्वता को दर्शाती है, जहां दक्षता, विश्वसनीयता और तैनाती की तत्परता अब कच्ची गणना शक्ति के रूप में महत्वपूर्ण है। अनुमान-पहले डिज़ाइन पर ध्यान केंद्रित करके, Google का उद्देश्य उत्पादन में फाउंडेशन मॉडल चलाने वाले उद्यमों की विकसित जरूरतों को पूरा करना है-चाहे वह खोज, सामग्री पीढ़ी, सिफारिश प्रणाली या इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों के लिए हो।
सारांश में, आयरनवुड टीपीयू डिजाइन में एक लक्षित विकास का प्रतिनिधित्व करता है। यह बढ़ी हुई गणना क्षमताओं, बेहतर दक्षता और Google क्लाउड के बुनियादी ढांचे के साथ सख्त एकीकरण के साथ अनुमान-भारी कार्यभार की जरूरतों को प्राथमिकता देता है। जैसा कि एआई उद्योगों में एक परिचालन चरण में संक्रमण करता है, अनुमान के लिए हार्डवेयर उद्देश्य-निर्मित, स्केलेबल, उत्तरदायी और लागत प्रभावी एआई प्रणालियों के लिए तेजी से केंद्रीय हो जाएगा।
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मार्कटेकपोस्ट में उत्पाद विकास प्रबंधक निशांत, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), यह क्या कर सकते हैं, और इसके विकास के बारे में जानने में रुचि रखते हैं। कुछ नया करने और इसे एक रचनात्मक मोड़ देने के लिए उनका जुनून उन्हें टेक के साथ विपणन को प्रतिच्छेद करने में मदद करता है। वह विकास और बाजार मान्यता की ओर अग्रसर कंपनी की सहायता कर रहा है।
