谷歌Ironwood TPU横空出世:这算力,简直要上天!
各位看官,AI圈最近又炸锅了!谷歌憋了个大招,第七代TPU——Ironwood 正式亮相!这玩意儿有多厉害?据说大规模部署后,它的计算能力是现在全球最快超级计算机的24倍以上!我的天,这是什么概念!
这次发布的Ironwood,标志着谷歌在AI芯片研发上策略的大转变。之前的TPU主要负责AI模型的训练和推理,但Ironwood完全是为推理量身定制的。换句话说,它更擅长让AI模型更快、更高效地“思考”和“行动”。
42.5 Exaflops!这算力,直接突破天花板!
Ironwood的参数简直亮瞎眼。扩展到9216块芯片时,能提供42.5 exaflops的AI算力!而单块芯片的峰值计算能力也达到了4614 TFLOPs。内存和带宽也大幅提升,每块芯片配备了192GB HBM,内存带宽达到7.2 terabits/s。更厉害的是,它的能效是上一代Trillium的两倍!这简直是既要马儿跑得快,又要马儿少吃草啊!
谷歌这次押注推理,意味着AI发展进入了一个新阶段。以前大家都在拼模型大小,现在开始比拼谁能更高效地应用AI。毕竟,模型训练的次数是有限的,但AI推理每天都要进行无数次,推理成本直接关系到业务的盈利能力。
谷歌的野心:AI智能体协作的未来
除了Ironwood,谷歌还提出了一个更宏伟的愿景:AI智能体协作。他们发布了一个名为Agent-to-Agent(A2A)的协议,旨在让不同的AI智能体能够安全、标准化地进行沟通和协作。
A2A协议就像是智能体的“语言”,让它们能够跨平台、跨框架地进行互操作。想象一下,未来的AI不再是孤立的个体,而是能够像团队一样,协同完成各种复杂任务。这将会大大提升AI的整体能力!
A2A vs MCP:双剑合璧,天下无敌?
这里还要提一下另一个协议:MCP(模型上下文协议)。简单来说,MCP负责智能体和工具、API接口之间的连接,而A2A负责智能体之间的协作。它们是互补的,MCP为智能体提供工具,A2A让智能体之间能够对话和协作。简直是珠联璧合!
谷歌这次拉来了超过50家企业合作,看来A2A很有可能成为智能体协作的行业标准。谷歌还强调了A2A的开放性,希望它能成为各种智能体相互协作的通用方式,不受底层技术框架的限制。
拥抱MCP:开放合作才是王道
有趣的是,就在OpenAI宣布采用竞争对手Anthropic的MCP协议后,谷歌也紧随其后表示支持。谷歌DeepMind的CEO甚至公开表示,MCP正在迅速成为AI智能体时代的开放标准。看来,在AI领域,开放合作才是王道!
MCP让AI模型能够从各种数据源获取数据,并访问内容库和应用程序开发环境。它允许开发者在数据源和AI驱动的应用程序之间建立双向连接。自从Anthropic开源MCP以来,已经有很多公司在其平台中集成了MCP支持。
总结
总而言之小编认为,谷歌这次发布的Ironwood TPU,不仅在算力上实现了巨大突破,更预示着AI推理时代的到来。而他们提出的AI智能体协作愿景,以及对A2A和MCP等开放协议的支持,则展现了谷歌在AI领域更大的野心。未来,AI将如何发展?让我们拭目以待!