گوگل بار دیگر با معرفی سخت‌افزار اختصاصی هوش مصنوعی خود، قدرت‌نمایی کرد. این غول فناوری از شتاب‌دهنده هوش مصنوعی جدیدی با اسم رمز Ironwood رونمایی کرده است که طبق گزارش‌ها، می‌توان آن را نسل هفتم تراشه‌های اختصاصی هوش مصنوعی این شرکت (ادامه‌دهنده راه TPU ها) دانست. نکته خیره‌کننده و بحث‌برانگیز، ادعایی است مبنی بر اینکه یک کلاستر (مجموعه‌ای عظیم) از این تراشه‌ها می‌تواند عملکردی تا ۲۴ برابر سریع‌تر از قوی‌ترین ابرکامپیوتر حال حاضر جهان (در برخی معیارهای خاص سنجش هوش مصنوعی) ارائه دهد. این تراشه برای پردازش حجم عظیم داده‌ها در زیرساخت‌های هوش مصنوعی گوگل، از سرویس‌های ابری گرفته تا مدل‌های زبانی بزرگ مانند Gemini، طراحی شده است.
برای اخبار روز تکنولوژی با آی تی هوم همراه باشید.
Ironwood در دسته‌بندی مدارهای مجتمع با کاربرد خاص (ASIC) قرار می‌گیرد. این بدان معناست که برخلاف پردازنده‌های مرکزی (CPU) یا پردازنده‌های گرافیکی (GPU) که کاربردهای عمومی‌تری دارند، Ironwood مشخصاً برای یک هدف مهندسی شده است: تسریع حداکثری وظایف سنگین مرتبط با هوش مصنوعی، مانند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با میلیاردها پارامتر و اجرای سریع و بهینه فرآیند استنتاج (Inference) در مقیاس دیتاسنتر. این تراشه جدید، میراث‌دار خانواده موفق Tensor Processing Unit یا TPU گوگل است که نقش کلیدی در پیشرفت‌های هوش مصنوعی این شرکت داشته‌اند.
از واقعیت تا خیال
ادعای برتری ۲۴ برابری Ironwood نسبت به قوی‌ترین ابرکامپیوتر جهان (که در حال حاضر (آوریل ۲۰۲۵) ابرکامپیوتر Frontier است) نیازمند توجه به جزئیات است. این مقایسه به احتمال بسیار قوی بر اساس معیارهای عملکردی خاص در حوزه هوش مصنوعی، مانند توان پردازشی در محاسبات با دقت پایین (Lower-Precision FLOPS) که برای آموزش و استنتاج AI رایج است، صورت گرفته و نه در کاربردهای علمی و شبیه‌سازی‌های پیچیده‌ای که ابرکامپیوترهای سنتی در آن تخصص دارند. همچنین، این عملکرد شگفت‌انگیز مربوط به قدرت ترکیبی یک کلاستر عظیم از تعداد زیادی تراشه Ironwood است که با استفاده از اتصالات داخلی فوق‌سریع (Interconnects) به صورت موازی کار می‌کنند.
توسعه تراشه‌های اختصاصی مانند Ironwood بخشی از استراتژی کلان گوگل برای بهینه‌سازی زیرساخت‌های خود، کاهش هزینه‌ها و مهم‌تر از آن، کاهش وابستگی به تامین‌کنندگان خارجی، به ویژه انویدیا که بر بازار شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی سلطه دارد، است. این اقدام همچنین نشان‌دهنده تشدید رقابت یا “مسابقه تسلیحاتی” در حوزه سخت‌افزار هوش مصنوعی بین غول‌های فناوری (گوگل، مایکروسافت، آمازون، متا) و سازندگان تراشه (انویدیا، AMD، اینتل) است. داشتن سخت‌افزار پیشرفته و اختصاصی، مزیت رقابتی قابل توجهی برای گوگل در ارائه سرویس‌های Google Cloud AI و بهبود مستمر محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی خود فراهم می‌کند.
تحلیل Ironwood گوگل: یکپارچگی عمودی، رقابت ابری و چالش‌های پیش رو
رونمایی از Ironwood بار دیگر بر استراتژی بلندمدت گوگل برای یکپارچگی عمودی (Vertical Integration) در حوزه حیاتی هوش مصنوعی تاکید می‌کند. با طراحی و تولید تراشه‌های اختصاصی، گوگل نه تنها کنترل بیشتری بر کل پشته فناوری خود – از سیلیکون و سخت‌افزار گرفته تا مدل‌های بنیادی AI و سرویس‌های نهایی – پیدا می‌کند، بلکه موقعیت خود را به عنوان یکی از پیشگامان اصلی تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی تثبیت می‌نماید. این پیشرفت‌های سخت‌افزاری مستقیماً به مزیت رقابتی در بازار بسیار پرسود رایانش ابری (Cloud Computing) ترجمه می‌شود و به Google Cloud کمک می‌کند تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر و بالقوه مقرون‌به‌صرفه‌تری را در مقایسه با رقبایی که عمدتاً به سخت‌افزار شرکت‌های ثالث (مانند انویدیا) متکی هستند، ارائه دهد.
فراتر از سرعت ۲۴ برابری: نگاهی به استراتژی AI گوگل و آینده رقابت سخت‌افزاری
با این حال، مانند هر اعلامیه بزرگی در دنیای فناوری، باید به ادعاها با دیده‌ای نقادانه نگریست. عملکرد خیره‌کننده اعلام شده باید در بنچمارک‌های مستقل و کاربردهای واقعی به اثبات برسد و با آخرین نسل شتاب‌دهنده‌های رقیب، به خصوص محصولات انویدیا، مقایسه شود. فراتر از سرعت خام، معیارهای کلیدی دیگری مانند بهره‌وری انرژی (عملکرد به ازای هر وات مصرفی) که در مقیاس عظیم دیتاسنترها اهمیتی حیاتی دارد، و همچنین سهولت برنامه‌نویسی و ادغام با اکوسیستم‌های نرم‌افزاری موجود (در مقایسه با اکوسیستم بسیار جاافتاده CUDA انویدیا) نقش مهمی در موفقیت و پذیرش گسترده Ironwood، حتی در میان مشتریان Google Cloud، ایفا خواهند کرد. میزان دسترسی و قیمت‌گذاری این فناوری جدید برای مشتریان خارجی نیز عامل تعیین‌کننده دیگری در میزان تاثیرگذاری نهایی آن خواهد بود.
شما چه نظری دارید؟
تجربه‌تان را در بخش نظرات با ما به اشتراک بگذارید
