Com o aumento da demanda por chips gerada pelo boom da inteligência artificial, muitas empresas estão desenvolvendo os seus próprios dispositivos. É o caso do Google, que anunciou nesta quinta-feira (6) que o chamado Ironwood será disponibilizado em breve.
O produto faz parte da sétima geração da Unidade de Processamento Tensor (TPU) da gigante da tecnologia e passou por testes ao longo dos últimos meses. A novidade promete aumentar a eficiência e diminuir os custos.
Chip é quatro vezes mais rápido
O Ironwood foi projetado para diversas funções, desde o treinamento de grandes modelos de linguagem até a utilização em chatbots e agentes de IA. Ao conectar até 9.216 chips, o Google diz que os novos dispositivos eliminam “gargalos de dados para os modelos mais exigentes” e oferecem aos clientes “a capacidade de executar e dimensionar os maiores e mais intensivos modelos de dados existentes”.
A empresa ainda destaca que o dispositivo é mais de quatro vezes mais rápido que seu antecessor e que já existe uma grande demanda pelos produtos. A startup de IA Anthropic, por exemplo planeja usar até um milhão dos novos chips para executar seu modelo Claude, segundo o Google.
A companhia também está preparando o lançamento de um conjunto de atualizações destinadas a tornar sua nuvem mais barata, rápida e flexível, à medida que compete com os maiores players de nuvem Amazon Web Services e Microsoft Azure. As informações são da CNBC.
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Foco no desenvolvimento da infraestrutura de IA
- O desenvolvimento do novo chip faz parte dos esforços do Google para construir a infraestrutura de inteligência artificial do futuro.
- Recentemente, o CEO da empresa, Sundar Pichai, afirmou que está sendo observada uma demanda crescente por soluções baseadas nos TPUs.
- Ele ainda destacou que o segmento é um dos principais impulsionadores do crescimento da gigante da tecnologia.
- Outras companhias como Microsoft, Amazon e Meta também estão investindo em chips que possam substituir os dispositivos da Nvidia.
- A ideia é fornecer produtos mais baratos e eficientes, aumentando o poder de computação e aumentando as margens de lucro dessas empresas no setor de IA.
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