Google’ın son çipi, yapay zekadaki büyük gizli bir maliyeti azaltmayı hedefliyor. ‘Ironwood’ çipi, Google için odak noktasında önemli bir değişimi temsil ediyor; çünkü performans ve verimlilik arka planda kalıyor.
Ironwood çip yapay zeka çalışmalarına odaklanıyor
Arama devi düzenlediği Google Cloud Next 25 etkinliğinde, yapay zekayı çalıştırmak için özel olarak üretilen Tensör İşleme Birimi’nin (TPU) son sürümünü tanıttı; ancak bu sefer farklı bir yenilikle. Google, yapay zeka uzmanları ve veri bilimcilerinden oluşan ekipler tarafından geliştirilen sinir ağlarının eğitimini değil, ilk kez, milyonlarca hatta milyarlarca kullanıcıdan gelen canlı isteklere yönelik tahminler yapma, çıkarım yapma amacıyla çipi konumlandırıyor.
Ironwood TPU olarak adlandırılan yeni çip, AI’da ekonomik bir dönüm noktasına ulaşıyor. Sektör, AI’nın ileride bilim projeleriyle daha az ve şirketler tarafından AI modellerinin gerçek kullanımıyla daha çok ilgili olmasını açıkça bekliyor.
Google’ın Gemini gibi büyük bir dil modeli tarafından üretilen ifadelerin sayısını önemli ölçüde artıran “akıl yürütme” AI modellerinin yükselişi, tahminlerde bulunmak için gereken toplam hesaplamada ani bir artışa neden olur. Google’ın Ironwood’u tanımlarken belirttiği gibi, “akıl yürütme ve çok adımlı çıkarım, hesaplama için artan talebi eğitimden çıkarım süresine (test zamanı ölçeklemesi) kaydırıyor. Dolayısıyla Ironwood çip yapay zeka alanında, Google’ın eğitim araştırma alanına kıyasla çıkarımın artan maliyetini yansıtacak şekilde performans ve verimliliğe odaklanmasının değiştiğini gösteren bir ifade.
