В разгар гонки в сфере ИИ крупные технологические компании постоянно ищут способы создания собственных чипов, способных конкурировать с дорогими и дефицитными GPU от NVIDIA или предлагать альтернативу им. Tensor Processing Units (TPU) от Google и чипы Trainium от Amazon — одни из тех, которые за счёт меньшего энергопотребления и стоимости дополняют продукты NVIDIA в области ИИ-вычислений. Теперь, согласно отчёту Morgan Stanley, новые чипы TPU от Google будут адаптированы под её модели Gemini и позволят отказаться от технологии корпусирования чипов Chip-on-Wafer-on-Substrate (CoWoS) компании TSMC.
Google рассматривает возможность размещения ОЗУ нового чипа TPU непосредственно на кремнии для повышения производительности и отказа от корпусирования
Выбор Google технологий корпусирования для своих чипов TPU постоянно становится предметом медийных спекуляций. Многочисленные сообщения утверждали, что Google и её партнёр по разработке TPU MediaTek могут положиться на технологию корпусирования EMIB-T от Intel для чипов TPU. Однако аналитики предполагали, что выбор может зависеть от выхода годных или способности Intel поставлять работоспособные чипы.
Теперь отчёт Morgan Stanley утверждает, что Google заинтересована в полном отказе от корпусирования своих чипов. Технология EMIB-T от Intel широко считается подходящей для ИИ-чипов среднего уровня, в то время как корпусирование CoWoS от TSMC является предпочтительным выбором для высокопроизводительных чипов, таких как ИИ-GPU от NVIDIA.
Согласно деталям, Google разрабатывает чип под названием Frozen V2, с помощью которого, образно говоря, стремится убить двух зайцев одним выстрелом. Посредством этого TPU компания намерена создать чип, специально настроенный для работы её ИИ-моделей Gemini. Google стремится достичь кастомизации, встраивая SRAM-память чипа непосредственно в кремний, чтобы исключить необходимость в отдельных технологиях корпусирования, таких как CoWoS.
Morgan Stanley добавляет, что Frozen V2 может выйти на стадию раннего производства в следующем году, а наращивание выпуска запланировано на 2028 год. Что касается партнёров Google, в отчёте указывается, что одним из вариантов может быть Marvell; однако на данный момент никакие детали о партнёрах не подтверждены. Этот подход не является абсолютно новым — аналогичный был представлен производителем ИИ-чипов Taalas ранее в этом году.
Taalas также встраивает веса нейронных сетей непосредственно в кремний, чтобы устранить узкое место передачи данных между памятью и вычислителем. Однако у этого подхода есть и ключевой недостаток: необходимость проектировать новый чип каждый раз, когда выходит новая модель ИИ со значительными улучшениями по сравнению с предшественницей. Новые чипы затем требуют от производителей, таких как TSMC, перенастройки оборудования для каждого производственного цикла.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Ramish Zafar
