谷歌公布其最新的人工智能超级计算机，称其能击败英伟达

谷歌周三公布了其一台人工智能超级计算机的详细信息，称它比竞争对手英伟达系统更快、更高效，因为耗电量大的机器学习模型仍然是科技行业最热门的部分。

虽然在AI模型训练和部署方面占据市场份额超过90%，但自2016年以来，谷歌一直在设计和部署名为Tensor Processing Units（TPUs）的AI芯片。Nvidia

谷歌是一个重要的AI先驱，其员工在过去十年中开发了该领域最重要的进展之一。但有些人认为，在商业化其发明方面已经落后，并且公司内部正在竞相发布产品并证明它没有浪费领先优势，“代码红色”情况曾被CNBC报道过。

AI模型和产品，例如Google的Bard或OpenAI的ChatGPT——由Nvidia的A100芯片驱动——需要大量计算机和数百或数千个芯片一起工作来训练模型，计算机要全天候运行数周或数月。

周二，谷歌表示已经建立了一个系统，其中超过4,000个TPU与定制组件连接在一起以运行和训练AI模型。它自2020年以来一直在运行，并用于训练Google的PaLM模型，在50天内与OpenAI的GPT模型竞争。

谷歌基于TPU的超级计算机称为TPU v4，“比Nvidia A100快1.2倍至1.7倍，并且使用电力少1.3倍至1.9倍”，谷歌研究人员写道。

“性能、可扩展性和可用性使得TPU v4超级计算机成为大语言模型的主力军。”研究人员继续说道。

然而，谷歌的TPU结果没有与最新款Nvidia AI芯片H100进行比较，因为后者更加先进并采用了更先进的制造技术，谷歌研究人员表示。

业界广泛应用于AI芯片测试MLperf发布了结果和排名，并且Nvidia首席执行官黄仁勋表示，最新的Nvidia芯片H100的结果比上一代快得多。

今天的MLPerf 3.0突出了霍珀（Hopper）比A100提供4倍的性能，”黄先生在一篇博客文章中写道。“下一级生成式AI需要新的AI基础设施来训练大型语言模型，并具有极高的能源效率。

人工智能所需的大量计算机功率是昂贵的，业内许多人都致力于开发新芯片、组件（如光学连接）或减少所需计算机功率的软件技术。

人工智能对电力要求也是谷歌、微软等云服务提供商受益者，他们可以按小时租用计算机处理器，并向初创企业提供信用额度或计算时间以建立关系。（谷歌云还销售Nvidia芯片上运行时间。）例如，谷歌表示Midjourney这个AI图像生成器就是在其TPU芯片上进行训练。