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TPU突圍，谷歌積極推銷自研芯片

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TPU突圍，谷歌積極推銷自研芯片

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本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）綜合
谷歌積極向外部數據中心推銷部署自研芯片 。

據報道 ， 谷歌近來接觸了一批主要購買英偉達芯片的小型云服務供應商 ， 商談在他們的數據中心里同時部署谷歌芯片 。 知情人士稱 ， 谷歌已經有所進展 ， 與總部位于倫敦的Fluidstack達成協議 ， 在其紐約的一處數據中心托管谷歌TPU 。
谷歌也曾試接觸過其他云服務商 ， 包括有“英偉達親兒子”之稱的CoreWeave 。 谷歌的談判表明其正試圖接近那些“背靠英偉達扶持”的新興云服務供應商 。 與谷歌、亞馬遜這樣的大型云服務公司不同 ， 這些新興企業幾乎只使用英偉達的芯片 ， 而且更愿意采購多種英偉達產品 。 英偉達已向其中的許多公司注資 ， 并優先供應眼下最搶手的芯片 。
據悉 ， 谷歌談妥Fluidstack的方式很簡單粗暴——如果Fluidstack無法承擔建造紐約數據中心的費用 ， 谷歌同意作為“后備擔保”來介入 ， 并提供最高32億美元的資金支持 。
目前尚不清楚為何谷歌積極向外部數據中心推銷自研芯片 。 要知道在此之前 ， 谷歌基本不對外出售自研TPU 。 Capvision此前數據顯示 ， 谷歌TPU70%-80%的算力用于內部業務場景使用 ， 剩余20%-30%以自建租賃方式供外使用 。
有分析認為 ， 或許是由于谷歌自建數據中心速度難以追上芯片需求增長 ， 或可能是希望通過其他云服務商為自家TPU尋找更多新客戶 。 如果是第二種原因 ， 那么谷歌無異于更直接地在與英偉達展開競爭 。 分析指出 ， 第二種做法類似于云服務商租賃英偉達GPU的模式 ， 英偉達主要是向這些云服務商銷售芯片 ， 而谷歌擴大部署TPU ， 自然會導致這些數據中心中的英偉達GPU數量減少 。
谷歌下代TPU性能暴增16倍近日 ， 谷歌詳細披露第七代TPU架構“Ironwood”超級計算平臺 ， 主要聚焦在單個Superpod的硬件構成與架構設計 。
據介紹 ， 單個Ironwood Superpod集成9216枚芯片 ， 每片配備192GB、帶寬7.4TB/s的高帶寬存儲 ， 峰值算力高達 4614TFLOPs 。 相較之下 ， 2022年發布的TPU v4集成4096枚芯片、配備32GB HBM ， 峰值算力275 TFLOPs ， 而2023年發布的TPU v5p集成8960枚芯片 ， 配備95GB HBM ， 峰值算力459 TFLOPs ， 這意味著Ironwood Superpod單芯片性能較TPU v4提升超過16倍 。
在物理布局上 ， Ironwood沿用過去三代的3D Torus（立方環網）拓撲 ， 每個邏輯單元為4×4×4節點陣列 ， 即64芯片 ， 封裝于單個機架 。 而一個Superpod包含144個機架 ， 還配備光學交換機機箱以實現跨模塊互連 ， 以及用于液冷的冷卻分配單元（CBU）機架 ， 互連方面為提高靈活性與可擴展性 ， 采用PCB走線、銅纜和光纖的混合方式 。
在機架設計上 ， 頂部設有泄漏檢測盤以監控液冷系統 ， 下方是供電模塊 ， 具備兩路電源域 ， 將416V交流電經整流轉換為直流電 。 整套系統支持液冷散熱 ， 滿載運行功率可超過100kW 。
谷歌TPU需求正在上升據報道 ， 谷歌的第六代Trillium TPU芯片自去年12月向外部客戶開放后需求強勁 。 分析師預計 ， 第七代Ironwood TPU的需求將顯著上升 。 谷歌的TPU芯片算力最高可達42.5 exaflops（百億億次浮點運算） ， 并已大幅提升高帶寬內存容量 。 這些芯片成本效率也顯著提升 ， 這是吸引更多前沿實驗室關注的主要原因之一 。
初創公司Anthropic此前雖在小規模上使用TPU ， 但分析師指出 ， 該公司近期正在招聘TPU內核工程師 ， 這可能意味著他們正考慮從使用Amazon Web Services提供的Trainium芯片轉向TPU 。 Trainium是亞馬遜為AI訓練設計的芯片 ， 該公司已對Anthropic投資80億美元 。
分析師還指出 ， 馬斯克的xAI公司也對購買TPU表現出興趣 ， 部分原因在于今年“JAX-TPU工具支持的顯著改進” 。 JAX是谷歌開發的一個高性能計算Python庫 ， 能夠讓程序在TPU上高效運行 。 直到最近 ， JAX生態系統還限制了TPU在Google外部大規模部署的可能性 。
今年6月 ， OpenAI啟動了一項重要戰略調整：將租用谷歌云平臺TPU ， 為其核心產品ChatGPT提供關鍵運算支持 。 這是OpenAI首次在核心業務場景中規模化引入非英偉達芯片 ， 也標志著打破了英偉達長期以來的壟斷地位 。
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