गूगल ने हाल ही में अपने छठे पीढ़ी के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक्सेलेरेटर चिप Trillium को लॉन्च किया है, जिसमें दावा किया गया है कि यह तकनीकी प्रगति आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास की अर्थशास्त्र को मौलिक रूप से बदल सकती है और मशीन लर्निंग की सीमाओं को बढ़ा सकती है। Trillium चिप ने गूगल के नए लॉन्च किए गए Gemini2.0AI मॉडल के प्रशिक्षण में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार दिखाया है, जिसका प्रशिक्षण प्रदर्शन पिछले उत्पाद की तुलना में चार गुना अधिक है, जबकि ऊर्जा की खपत में भी काफी कमी आई है।
गूगल के CEO सुंदर पिचाई ने प्रेस कॉन्फ्रेंस में जोर दिया कि Trillium चिप कंपनी की AI रणनीति का मुख्य हिस्सा है, और Gemini2.0 का प्रशिक्षण और अनुमान पूरी तरह से इस चिप पर निर्भर है। गूगल ने एक ही नेटवर्क में 100,000 से अधिक Trillium चिप्स को जोड़ा है, जिससे दुनिया का सबसे शक्तिशाली AI सुपरकंप्यूटर बनाया गया है।
Trillium चिप की तकनीकी विशेषताओं ने कई आयामों में महत्वपूर्ण प्रगति की है। पिछले उत्पाद की तुलना में, Trillium ने एकल चिप पर पीक कंप्यूटिंग प्रदर्शन में 4.7 गुना सुधार किया है, जबकि उच्च बैंडविड्थ मेमोरी क्षमता और चिप के बीच कनेक्शन बैंडविड्थ भी दोगुना हो गया है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि चिप की ऊर्जा दक्षता में 67% की वृद्धि हुई है, जो डेटा सेंटरों पर बढ़ते ऊर्जा दबाव के संदर्भ में एक महत्वपूर्ण संकेतक है।
आर्थिक दृष्टिकोण से, Trillium का प्रदर्शन भी प्रभावशाली है। गूगल ने कहा है कि पिछले पीढ़ी की चिप्स की तुलना में, Trillium ने प्रशिक्षण प्रदर्शन पर प्रति डॉलर निवेश में 2.5 गुना सुधार किया है, जो AI विकास के आर्थिक मॉडल को फिर से आकार दे सकता है। AI21Labs, जो Trillium के शुरुआती उपयोगकर्ताओं में से एक है, ने महत्वपूर्ण सुधार की रिपोर्ट की है। कंपनी के CTO बराक लेंट्ज़ ने कहा कि स्केल, स्पीड और लागत प्रभावशीलता के मामले में प्रगति बहुत महत्वपूर्ण है।
गूगल ने AI सुपरकंप्यूटर आर्किटेक्चर में Trillium को लागू किया है, जो AI बुनियादी ढांचे के समग्र एकीकरण दृष्टिकोण को प्रदर्शित करता है। यह प्रणाली 100,000 से अधिक Trillium चिप्स और प्रति सेकंड 13 पेटाबिट के Jupiter नेटवर्क को जोड़ती है, जो एकल वितरित प्रशिक्षण कार्य को सैकड़ों हजारों एक्सेलेरेटरों के बीच फैलाने में सक्षम बनाती है।
Trillium का लॉन्च AI हार्डवेयर क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा को और बढ़ाएगा, विशेषकर Nvidia के प्रभुत्व वाले बाजार में। हालांकि Nvidia के GPU अभी भी कई AI अनुप्रयोगों के लिए उद्योग मानक हैं, गूगल का कस्टम चिप समाधान विशेष कार्यभार में संभावित रूप से लाभप्रद हो सकता है। उद्योग विश्लेषकों का कहना है कि गूगल द्वारा कस्टम चिप विकास में किए गए बड़े निवेश ने AI बुनियादी ढांचे की बढ़ती महत्वपूर्णता के प्रति उसकी रणनीतिक दृष्टिकोण को दर्शाया है।
जैसे-जैसे तकनीक में प्रगति होती है, Trillium केवल प्रदर्शन में सुधार नहीं लाता है, बल्कि यह संकेत देता है कि AI कंप्यूटिंग और अधिक सामान्य और आर्थिक हो जाएगी। गूगल ने कहा है कि सही हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर बुनियादी ढांचे का होना AI की निरंतर प्रगति को बढ़ावा देने के लिए कुंजी होगी। भविष्य में, जैसे-जैसे AI मॉडल जटिल होते जाएंगे, बुनियादी हार्डवेयर की मांग लगातार बढ़ेगी, और गूगल स्पष्ट रूप से इस क्षेत्र में अग्रणी बने रहने का इरादा रखता है।
आधिकारिक ब्लॉग: https://cloud.google.com/blog/products/compute/trillium-tpu-is-ga
मुख्य बिंदु:
🌟 Trillium चिप का प्रदर्शन चार गुना बढ़ा, ऊर्जा की खपत में महत्वपूर्ण कमी, AI प्रशिक्षण की दक्षता को बढ़ावा दिया।
💰 प्रति डॉलर प्रशिक्षण प्रदर्शन में 2.5 गुना सुधार, AI विकास आर्थिक मॉडल को फिर से आकार दे सकता है।
🔗 गूगल ने 100,000 से अधिक Trillium चिप्स को लागू किया, दुनिया का सबसे शक्तिशाली AI सुपरकंप्यूटर बनाया।
