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更新时间:2025-07-09 03:00:01
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原创:李欣帅
谷歌正凭借强大的算力储备和基础设施快速研发下一代AI大模型 。AI“一哥”的位置被OpenAI暂时取代之后,该位置或许即将重回谷歌手中。据SemiAnalysis报道,谷歌下一代大模型Gemini的训练算力已达GPT-4的5倍。
众所周知,算力是AI大模型研发的“超级引擎”,它能让模型更快地学习、分析数据。算力不仅影响着模型的研发进度,还直接关系到模型的性能和可靠性。
因此,在AI热潮席卷全球的当下,引发了一场前所未有的“算力争夺战”。从大型企业到创业公司,都在争抢提供算力资源的GPU,最终导致GPU供不应求。
就连OpenAI这样早早就手握大量GPU资源的公司如今都面临GPU短缺问题。在今年6月,OpenAI的CEO Sam Altman曾提到,OpenAI 现在最大问题来源于GPU。由于GPU短缺,客户对OpenAI提供的API的可靠性和速度有所抱怨。而更长上下文等功能的开放也受限于GPU。而为解决GPU短缺等问题,OpenAI目前正积极谋求融资。
与此同时,在OpenAI等公司为GPU犯愁时,谷歌有着自家设计的TPU(张量处理单元)。TPU是谷歌开发的人工智能加速器专用集成电路,于2015年开始在谷歌内部使用。自发布以来,谷歌已经构建了6种不同的AI芯片(TPU、TPUv2、TPUv3、TPUv4i、TPUv4和TPUv5)。
TPU是专门为机器学习设计的芯片,在AI研发的某些方面可能比GPU更高效。并可以高度优化以适应谷歌的软硬件生态和人工智能计算工作负载。尽管TPUv5单个芯片的性能与H100 GPU芯片还有差距,但在谷歌自家的生态系统(如TensorFlow框架)中,TPU通常会有更好的性能和成本效益。