Google (NASDAQ: GOOGL) se připravuje na výraznou expanzi své AI infrastruktury v roce 2026, kdy začne masově nasazovat svou sedmou generaci Tensor Processing Unit (TPU), známou jako Ironwood. Tato nová generace TPUs slibuje změnit způsob, jakým Google navrhuje a škáluje výpočetní techniku, přičemž se zaměřuje na efektivní integraci hardwaru, sítě a softwaru na systémové úrovni.
Na rozdíl od GPU, TPUs jsou aplikací specifická integrovaná obvodová řešení (ASIC), navržená primárně pro úkoly umělé inteligence. Analytici Fubon Research uvedli, že hlavním rozdílem je, že TPU vyžaduje přednastavené datové toky a konfigurace, zatímco GPU může spouštět aplikace v reálném čase.
Každý rack TPU v7 obsahuje 64 čipů a může být propojen pomocí optického okruhového přepínání (OCS) do clusterů až 144 racků, což umožňuje synchronní provoz až 9 216 TPU. Podle projekcí Fubon by počet těchto racků měl dosáhnout přibližně 36 000 jednotek v roce 2026, což by znamenalo potřebu více než 10 000 optických přepínačů.
Výzvy spojené s použitím TPU zahrnují potřebu vysoce kvalifikovaných inženýrů a dobrou znalost Googlových softwarových nástrojů, jako jsou JAX a XLA. Většina firem a menších vývojářů pravděpodobně i nadále vsadí na GPU, což naznačuje, že přechod na nové technologie nebude okamžitý.
Chcete využít této příležitosti?
Odhadovaný výkon jednoho čipu TPU se pohybuje v rozmezí 850 až 1 000 wattů, což zvyšuje celkové nároky na energii racků na 80 až 100 kilowattů. Google plánuje zavést oddělené zdroje energie a pokročilé záložní systémy pro zvládnutí nárazových zátěží spojených se synchronními operacemi.
Google se připravuje na výraznou expanzi své AI infrastruktury v roce 2026, kdy začne masově nasazovat svou sedmou generaci Tensor Processing Unit , známou jako Ironwood. Tato nová generace TPUs slibuje změnit způsob, jakým Google navrhuje a škáluje výpočetní techniku, přičemž se zaměřuje na efektivní integraci hardwaru, sítě a softwaru na systémové úrovni.
Na rozdíl od GPU, TPUs jsou aplikací specifická integrovaná obvodová řešení , navržená primárně pro úkoly umělé inteligence. Analytici Fubon Research uvedli, že hlavním rozdílem je, že TPU vyžaduje přednastavené datové toky a konfigurace, zatímco GPU může spouštět aplikace v reálném čase.
Každý rack TPU v7 obsahuje 64 čipů a může být propojen pomocí optického okruhového přepínání do clusterů až 144 racků, což umožňuje synchronní provoz až 9 216 TPU. Podle projekcí Fubon by počet těchto racků měl dosáhnout přibližně 36 000 jednotek v roce 2026, což by znamenalo potřebu více než 10 000 optických přepínačů.
Výzvy spojené s použitím TPU zahrnují potřebu vysoce kvalifikovaných inženýrů a dobrou znalost Googlových softwarových nástrojů, jako jsou JAX a XLA. Většina firem a menších vývojářů pravděpodobně i nadále vsadí na GPU, což naznačuje, že přechod na nové technologie nebude okamžitý.Chcete využít této příležitosti?
Odhadovaný výkon jednoho čipu TPU se pohybuje v rozmezí 850 až 1 000 wattů, což zvyšuje celkové nároky na energii racků na 80 až 100 kilowattů. Google plánuje zavést oddělené zdroje energie a pokročilé záložní systémy pro zvládnutí nárazových zátěží spojených se synchronními operacemi.
