Google un AMD: hibrīdās TPU platformas nākotne datu centros

Iedomājieties nākotnes Google datu centru, kur pielāgoti AI akseleratori stāv blakus augstas veiktspējas AMD kodoliem. Dīvaini? Varbūt. Stratēģiski? Pilnīgi.

Tirgus baumas, kas parādījās SemiAnalysis piezīmē, liecina, ka Google sadarbojas ar AMD pie viena no desmitās paaudzes TPU modeļiem. Ja tas ir patiesi, tas būtu AMD pirmais nozīmīgais solis pielāgotā AI ASIC projektā šādā mērogā. Mērķis nav nodot čipu ražotājam visu TPU shēmu; drīzāk paredzēts iekļaut AMD intelektuālā īpašuma (IP) un paketēšanas ekspertīzi hibrīdā arhitektūrā, kas spēj apstrādāt jaunu darba slodžu klasi.

Tas būtu AMD pirmais nozīmīgais partnerības projekts ar Google pielāgotu AI čipu jomā.

Kāpēc piesaistīt AMD tieši tagad? Atbilde slēpjas AI attīstībā. Mūsdienu modeļi arvien vairāk prasa ne tikai matricas aprēķinus. Tiem vajadzīga daudzveidīga vispārēja tipa apstrāde paralēli akseleratoriem, piemēram, pastiprinātās mācīšanās cilpas, operētājsistēmas līmeņa orķestrācija un sarežģīti spriešanas uzdevumi, ko nav iespējams pilnībā nodot tensoru dzinējiem. AMD CPU kodolu ievietošana tieši TPU paketā dotu Google elastību šādu jauktu darba slodžu izpildei ar zemāku latentumu un ciešāku integrāciju.

AMD priekšrocības ir skaidras: modernās paketēšanas tehnoloģijas kā SoIC, plašs patentu portfelis un nobriedušas CPU arhitektūras. Šie resursi ir būtiski, kad kārtojat mikroshēmu slāņus (dies), maršrutējat lieljoslas savienojumus un cenšaties izspiest maksimālu veiktspēju un energoefektivitāti no vienas paketes. Google jau izstrādā lielu daļu savas akseleratoru arhitektūras un iepriekš sadarbojās ar Broadcom agrākām TPU paaudzēm. Šoreiz izskatās, ka risinājums būs pielāgotu akseleratoru un spēcīga CPU piegādātāja saplūsme.

Neuzskatiet, ka AMD tiks pārvirzīta par galveno arhitektu TPU inferences vai apmācības variantos. Reālāka versija ir tā, ka Google vajag programmējamus loģikas blokus, speciālas savienojumu vadīšanas risinājumus un paketēšanas zināšanas, ko var nodrošināt liels CPU piegādātājs, proti risinājumi, kas pārsniedz vienkāršu akseleratoru dizainu. Praktiski tas nozīmē hibrīdus čipus, kur specializēti tensoru dzinēji līdzās sadzīvo ar vispārēja tipa kodoliem, kas risina kontroli, plānošanu un reālās pasaules AI darba slodžu sarežģītākās daļas.

Google serveru attīstībā ir precedenti. Nesenās TPU 8i izvietošanas savieno akseleratorus ar Google pašu Axion procesoru, kamēr vecākas konfigurācijas paļāvās uz Intel Xeon CPU, kas tika koplietoti starp vairākiem akseleratoriem. Paaudžu tendence ir virzīšanās uz vairāk lokālas apstrādes jaudas katram akseleratoram, kas norāda, kāpēc AMD kodolu integrācija varētu būt pievilcīga.

Mākoņu klientiem sekas ir praktiskas: mazāk pāreju starp čipiem, labāka caurlaidspēja pastiprinātās mācīšanās plūsmām un potenciāli jaunas izvietošanas shēmas latentumam jutīgiem pakalpojumiem. AMD tas ir iespēja demonstrēt paketēšanas un heterogēnās integrācijas prasmes jomā, kuru ilgstoši dominējušas pielāgotu ASIC komandas.

Jebkurā gadījumā, ja šī partnerība tiks apstiprināta, tā uzsvērtu izmaiņas hyperskalētāju domāšanā par pielāgotu silīciju, nevis tikai ātrāku matricas aprēķinu, bet ciešākas ekosistēmas ar daudzveidīgiem skaitļošanas elementiem, kas darbojas kopā. Sekojiet līdzi šai attīstībai; nākamā desmitgade mākoņu AI jomu var tikt būvēta ne tik daudz kā viens dzinējs, cik kā orķestris, kas sakārtojas spēlei.