Alphabet ’s Google se aktivně snaží zlepšit své umělé inteligence (AI) čipy, konkrétně Tensor Processing Units (TPUs), které by měly být konkurenceschopné vůči dominantním grafickým procesorům (GPUs) společnosti Nvidia . Tento krok vychází z rostoucí poptávky po řešeních AI v podnikatelském sektoru.
Nová iniciativa, označovaná jako TorchTPU, se zaměřuje na odstranění překážek, které brání široké adopci čipů TPU tím, že je činí plně kompatibilními a přátelskými pro vývojáře, kteří již pracují s frameworkem PyTorch. Tento open-source projekt, jehož vývoj je silně podporován Meta Platforms , je v současnosti jedním z nejpoužívanějších nástrojů pro tvorbu AI modelů.
Google plánuje také otevřít části softwaru pro rychlejší přijetí mezi zákazníky, což ukazuje na intenzivní snahu o přiblížení se potřebám vývojářů AI, kteří se doposud potýkali s barierou přechodu z frameworku Jax, který je interně preferován Googlem, na PyTorch.
Podle zasvěcených osob Google již věnoval více zdrojů a strategickému významu projektu TorchTPU, což naznačuje rostoucí poptávku firem, které chtějí alternativy k NVIDIA . To by mohlo výrazně snížit náklady na výměnu pro společnosti, které se obávají složitosti přechodu mezi různými technologickými platformami.
Google spolupracuje s Metou na zefektivnění vývoje a usnadnění přístupu k TPU, čímž chce snížit náklady na inferenci a diverzifikovat AI infrastrukturu mimo dominu Nvidie. „V současnosti vidíme masivní a zrychlující se poptávku po našich TPUs i GPU,“ uvedl mluvčí Google Cloud.
Nový přístup zahrnuje prodávání TPU přímo do datových center zákazníků, což dává firmě zdravou pozici na trhu. Tento krok by mohl výrazně posílit postavení Google Cloud jako seriózního konkurenta v oblasti AI, kde Nvidia dosud dominovala díky své software Ecosystem CUDA.
