更快更节能！谷歌（称自家AI超算系统优于英伟达

　　当地时间周二(4月4日)，谷歌公布了其用于训练人工智能(AI)模型的超级计算机的最新细节。该公司称，这些系统比英伟达公司的同期系统更快、更节能。

　　目前，谷歌公司90%以上的AI训练工作都是通过谷歌自主研制的TPU芯片(Tensor Processing Unit)完成的。其AI训练的过程是：通过给模型输入数据，使其能够用类似人类的文本回应、并具备生成图像等功能。

　　现谷歌TPU芯片已经出到第四代(TPU v4)了。谷歌公司周二发布的一篇论文详细阐述了，该公司是如何利用自己定制的光开关将4000多个芯片组合到一台超级计算机中，从而帮助连接一台台独立机器。

　　改善芯片间的连接

　　随着OpenAI的ChatGPT、谷歌的Bard等AI聊天机器人的竞争愈演愈烈，改善芯片间的连接已成为开发AI超算的科技公司的一个关键竞争点。

　　由于ChatGPT、Bard等产品背后使用的大型语言模型的规模太庞大了，无法存储在单一芯片上。所以，这些模型必须分散在数千个芯片上，然后这些芯片必须同时工作，花费数周或更长时间来训练语言模型。

　　谷歌的PaLM是该公司迄今为止公开披露的最大的语言模型。其训练方式是：通过将其分配到两台各包含4000个芯片的超级计算机中，历时50天进行训练。

　　谷歌周二称，其超级计算机可以很轻松地在运行过程中重新配置芯片之间的连接，有助于避免问题并调整性能。

　　该公司的研究员Norm Jouppi和工程师David Patterson在上述论文中写道，“电路切换可以很容易地绕过故障组件…这种灵活性甚至允许我们改变超级计算机互连的拓扑结构，以加速机器学习模型的性能。”

　　研发新版本

　　虽然谷歌直到现在才披露关于其超级计算机的详细信息，不过事实上，自2020年以来，该系统已经在公司内部上线，应用于该公司位于俄克拉荷马州的一个数据中心。

　　据悉，初创公司Midjourney使用该系统来训练其模型，在输入几句文字后，模型就会生成新的图像。

　　谷歌在论文中还写道，相比于与TPU v4同时发布的英伟达A100芯片，其芯片速度高达A100的1.7倍，能耗效率是A100的1.9倍。

　　不过谷歌也承认，并没有将TPU v4与英伟达目前的H100芯片进行比较。给出的理由是：H100上市时间晚于谷歌芯片，并且采用了更新的技术。

　　此外，谷歌还暗示，正在研发一种新版本TPU，以期与英伟达H100芯片竞争，但没有提供细节。