Google Cloud 推全新 TPU v5p 加速器加速 AI 訓練模型

隨著推出最新的語言模型Gemini，Google Cloud今天也公布支援下一代AI工作負擔的TPU v5p加速器與AI Hypercomputer。

Google Cloud機器學習系統和Cloud AI副總裁暨總經理Amin Vahdat指出，生成式AI模型正在迅速進化，提供無可比擬的精密性與功能。這項技術進展得以讓各產業的企業與開發人員解決複雜的問題，並發掘新商機。不過生成式AI模型的成長，也導致訓練、調整與推論方面的要求變得更加嚴苛。過去五年來，生成式AI模型的參數每年增加十倍，現今的大型模型具有數千億、甚至數兆項參數，即便使用最專門的系統，仍需要相當長的訓練時間，有時需持續數月才能完成。高效率的AI工作負載管理需要一個具備一致性、且由最佳化的運算、儲存、網路、軟體和開發框架所組成的整合式AI堆疊。

Google宣布Cloud TPU v5p，是Google目前功能最強大、擴充能力最佳，且最具有彈性的AI加速器。長久以來，TPU一直是用來訓練、服務AI支援的產品之基礎，包含YouTube、Gmail、Google地圖、Google Play及 Android。Google日前宣布推出功能最強大、最通用的AI模型Gemini便是使用TPU進行訓練與服務。

此外Google宣布推出Google Cloud AI Hypercomputer。AI Hypercomputer是Google Cloud的突破性超級電腦架構，採用整合式系統，並結合了效能最佳化硬體、開放式軟體、領先機器學習架構及靈活彈性的消費模式。AI Hypercomputer採用系統層級的協同設計來提升AI訓練、調整與服務的效率與生產力。

Cloud TPU v5e相較於上一代的TPU v4，Cloud TPU v5e的性價比提高2.3倍，是目前最具成本效益的TPU。而 Cloud TPU v5p是目前功能最強大的TPU。每個TPU v5p Pod均由8,960個晶片組成，透過頻寬最高的晶片間互連網路（Inter-chip Interconnect, ICI）相連，採用3D環面拓撲，提供每晶片4,800 Gbps的速度。相較於TPU v4，TPU v5p每秒的浮點運算次數（FLOPS）提高2倍以上，高頻寬記憶體（High-bandwidth Memory, HBM）則增加3 倍。

TPU v5p專為效能、彈性與大規模作業而設計，相較於前一代的TPU v4，TPU v5p訓練大型LLM模型的速度提升 2.8 倍。不僅如此，若搭配第二代SparseCores，TPU v5p訓練嵌入密集模型的速度較TPU v4快1.9倍。