Trillium TPU

Googles sechste Generation von Tensor Processing Units (TPUs), die eine herausragende Leistung für KI-Workloads bietet.

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Trillium TPU ist Googles sechste Generation der Tensor Processing Unit (TPU) in Google Cloud, speziell entwickelt für KI-Workloads, um verbesserte Leistung und Kosteneffizienz zu bieten. Als Kernkomponente des Google Cloud AI Hypercomputers unterstützt es das Training, Fine-Tuning und Inferencing von großen KI-Modellen durch ein integriertes Hardwaresystem, Open-Source-Software, führende Machine-Learning-Frameworks und flexible Verbrauchsmodelle. Trillium TPU bietet erhebliche Verbesserungen in Bezug auf Leistung, Kosteneffizienz und Nachhaltigkeit und stellt einen wichtigen Fortschritt im Bereich der KI dar.

Über 4-fache Steigerung der Trainingsleistung im Vergleich zur Vorgängergeneration.
Bis zu 3-fache Steigerung des Inferencing-Durchsatzes.
67% Steigerung der Energieeffizienz.
4
7-fache Steigerung der Spitzenrechenleistung pro Chip.
Verdoppelung der Kapazität des High-Bandwidth-Speichers (HBM).
Verdoppelung der Bandbreite der Chip-zu-Chip-Verbindung (ICI).
Bereitstellung von 100.000 Trillium-Chips in einer einzelnen Jupiter-Netzwerkstruktur.
Bis zu 2
5-fache Steigerung der Trainingsleistung pro Dollar

Die Zielgruppe von Trillium TPU sind KI-Forscher
-Entwickler und -Unternehmen
insbesondere solche
die das Training und Inferencing von großen KI-Modellen bearbeiten müssen. Seine hohe Leistung und Kosteneffizienz machen es zur idealen Wahl für Unternehmen und Forscher
die effiziente und skalierbare KI-Lösungen benötigen.

AI21 Labs nutzt Trillium TPU zur Beschleunigung der Entwicklung seiner Sprachmodelle Mamba und Jamba und bietet so leistungsstärkere KI-Lösungen.
Google hat Trillium TPUs zum Trainieren des neuesten KI-Modells Gemini 2.0 verwendet und dessen hohe Leistung beim KI-Modelltraining demonstriert.
Trillium TPU zeigt eine hervorragende Leistung bei mehrstufigen Inferencing-Aufgaben und bietet eine signifikante Steigerung der Inferencing-Leistung für Bilddiffusion und große Sprachmodelle.

1. Melden Sie sich bei der Google Cloud Platform an und greifen Sie auf den Trillium TPU-Dienst zu.
2. Erstellen oder wählen Sie ein Projekt und stellen Sie sicher
dass das Projekt über die Berechtigung zur Verwendung von Trillium TPU verfügt.
3. Konfigurieren Sie die Trillium TPU-Ressourcen nach Bedarf
einschließlich der Anzahl der Chips und der Netzwerkstruktur.

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Trillium TPU Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

37833505

Absprungrate

32.16%

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Trillium TPU Alternativen

Trillium TPU — Googles sechste Generation von Tensor Processing Units (TPUs), die eine herausragende Leistung für KI-Workloads bietet.

3FS — 3FS ist ein hochperformantes, verteiltes Dateisystem, das speziell für KI-Trainings- und Inferenz-Workloads entwickelt wurde.

Thunder Compute — Bietet den weltweit günstigsten GPU-Cloud-Service und unterstützt die selbst gehostete KI/ML-Entwicklung.

Kalavai — KI-Cloud-Plattform für jedermann

Graphcore — KI-Beschleuniger, der KI-Durchbrüche vorantreibt

Google AI Studio — Google AI Studio ist eine Plattform von Google Cloud zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Anwendungen.

SkyPilot RAG — SkyPilot RAG ist ein auf SkyPilot basierendes Retrieval-Augmented Generation-System (RAG) zur Verarbeitung von groß angelegten juristischen Dokumenten zur Suche und Analyse.

Evo 2 — Evo 2 ist ein leistungsstarkes KI-Basismodell zur Entschlüsselung des genetischen Codes von DNA, RNA und Proteinen.

Stargate-Projekt — Das Stargate-Projekt sieht in den kommenden vier Jahren Investitionen in Höhe von 500 Milliarden US-Dollar in den Aufbau neuer KI-Infrastrukturen vor.

Momodel.cn — Online-Kurse zum Lernen von Python, KI, großen Sprachmodellen und KI-gestütztem Schreiben und Malen. Einfacher Einstieg für Anfänger.

ai-data-science-team — Ein KI-gestütztes Data-Science-Team, das Nutzern hilft, gängige Data-Science-Aufgaben schneller zu erledigen.

Bakery — Eine Open-Source-Plattform zum Feintuning und zur Monetarisierung von KI-Modellen, die KI-Startups, Machine-Learning-Ingenieuren und Forschern unterstützt.

NVIDIA Project DIGITS — NVIDIA Project DIGITS ist ein Desktop-Supercomputer, der speziell für KI-Entwickler entwickelt wurde und leistungsstarke KI-Funktionen bietet.

Mof — KI-basierte Cloud-Kostenoptimierungsplattform mit FinOps-Ansatz

FlagCX — FlagCX ist eine Chip-übergreifende Kommunikationsbibliothek.

Gemini 2.0 Flash Thinking — Von Google entwickeltes KI-Modell, das Antworten mit stärkerer Schlussfolgerungsfähigkeit liefert.

Gemini 2.0 Flash Experimental — Von Google DeepMind entwickeltes Hochleistungs-KI-Modell

Phi Open Models — Phi Open Models: Leistungsstarke, kostengünstige und latenzarme kleine Sprachmodelle.

RWKV-6 Expertenmischung — Das größte Modell der RWKV-Familie, das die MoE-Technologie zur Effizienzsteigerung nutzt.

Q-RWKV-6 32B Instruct Vorschau — Die leistungsstärkste Variante des RWKV-Modells, die mehrere englische Benchmarks übertrifft.

Command R7B — Schnell und effizient arbeitendes generatives KI-Modell

Phi-4 — Microsofts neuestes kleines Sprachmodell, das sich auf komplexes Schlussfolgern konzentriert.

SPDL — Thread-basierte Datenlade-Lösung zur Beschleunigung des Trainings von KI-Modellen.

ChatGPT Pro — Skalierbare Zugriffsoption auf modernste KI-Modelle

GitHub Copilot — KI-gestütztes Code-Vervollständigungswerkzeug

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 ist ein leistungsstarkes visuell-sprachliches Modell, das einfach zu optimieren ist.

ControlNets für Stable Diffusion 3.5 Large — Drei ControlNets-Modelle für Stable Diffusion 3.5 Large

Zufälliges Tier — AI-betriebener Generator für Tierbilder – schnelle Erstellung hochwertiger Tierbilder.

LazyGraphRAG — Bahnbrechendes Modell für verbesserte Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf Basis von Graphen, das neue Maßstäbe in Bezug auf Qualität und Kosten setzt.

Marco-o1 — Offenes großes Inferenzmodell zur Lösung realer Probleme