谷歌發(fā)布第五代TPU：AI性能提升2.5倍 省錢50%！還勾搭上了NVIDIA

谷歌在29日舉行的 Cloud Next 2023 大會上，公開了Google Cloud新款自研AI芯片TPU v5e，并推出了搭配英偉達（NVIDIA）H100 GPU的 “A3超級計算機”GA（通用版） ，A3 VM實例將于下個月上線。

谷歌還宣布與AI芯片龍頭英偉達擴大合作伙伴關(guān)系。

第五代TPU：訓(xùn)練性能提高2倍，推理性能提升2.5倍，成本降低50%！

(資料圖片僅供參考)

TPU是谷歌專門為機器學(xué)習(xí)（ML）/深度學(xué)習(xí)（DL）設(shè)計的專用AI加速芯片，比CPU、GPU等通用處理器對于AI計算效率更高。

谷歌第一代 TPU（TPU v1）是 2016 年在 Google I/O 大會上發(fā)布的，隨后在2017 年作為 Google Cloud 基礎(chǔ)設(shè)施“Cloud TPU”推出，通常使用 FP32 和 FP16 等精度數(shù)據(jù)，如果降低 ML 的精度/DL計算到8位（INT8）等，則將使得在ML/DL中的處理能力得到進一步提高。

此外，通過僅合并專門用于 ML/DL 的算術(shù)單元，谷歌減少了 CPU 和 GPU 所需的高速緩存、分支預(yù)測和亂序執(zhí)行等復(fù)雜算術(shù)單元，可以以低功耗執(zhí)行專門針對 ML/DL 的計算。

之后，谷歌TPU又經(jīng)過了數(shù)次迭代，比如第二代TPU v2于2017年發(fā)布，第三代TPU v3于2018年發(fā)布，第四代TPU v4于去年發(fā)布，目前已開始服務(wù)和提供。

最新的第五代TPU v5e，則是谷歌專為提升大中型模型的訓(xùn)練、推理性能以及成本效益所設(shè)計，并且其內(nèi)部張量處理單元的最新版本。

與 2021 年發(fā)布的 TPU v4 相比，TPU v5e 的大型語言模型提供的訓(xùn)練性能提高了 2 倍、推理性能提高了2.5 倍。但是TPU v5e 的成本卻不到上一代的一半，使企業(yè)能夠以更低的成本，訓(xùn)練和部署更大、更復(fù)雜的 AI 模型。

需要指出的是，從第三代TPU v3開始，谷歌就專注于增強可擴展性，以便能夠更大規(guī)模地并行處理。

最新的TPU v5e ，可以通過采用400 TB/s互連來配置多達256個芯片，使得進行更大規(guī)模的學(xué)習(xí)和推理成為可能。

谷歌表示，在 256 個芯片配置下，INT8 的算力將達到 100 PetaOps。

據(jù)介紹，TPU v5e將提供了多種不同的虛擬機配置，范圍從一個 TPU 芯片到單個切片內(nèi) 256 個 TPU 芯片。對于那些需要更多算力的用戶，谷歌也正在推出“Multislice”，這是一種將模型交給數(shù)萬個TPU芯片計算的服務(wù)。

△上圖顯示了一個包含 1 個 TPU (v5e) 切片（拓?fù)洌?x4）和 1 個 TPU v5litepod-8(v5e) 切片（拓?fù)洌?x4）的GKE 集群

谷歌機器學(xué)習(xí)、系統(tǒng)和云AI 副總裁 Amin Vahdat 表示：“到目前為止，使用 TPU 的訓(xùn)練作業(yè)僅限于單個 TPU 芯片切片，TPU v4 的最大作業(yè)切片大小為 3,072 個芯片?！?/p>

谷歌計算和機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施副總裁 Mark Lohmeyer在聯(lián)合博客文章中表示：“借助 Multislice，開發(fā)人員可以在單個 Pod 內(nèi)通過芯片間互連 (ICI) 或通過數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò) (DCN) 跨多個 Pod 將工作負(fù)載擴展到數(shù)萬個芯片。”

AssemblyAI 技術(shù)副總裁Domenic Donato表示：“在我們的生產(chǎn) ASR 模型上運行推理時，TPU v5e 的性價比始終比市場上同類解決方案高出 4 倍。Google Cloud 軟件堆棧非常適合生產(chǎn) AI 工作負(fù)載，我們能夠充分利用 TPU v5e 硬件，該硬件專為運行高級深度學(xué)習(xí)模型而構(gòu)建。這種強大的硬件和軟件組合極大地提高了我們?yōu)榭蛻籼峁┙?jīng)濟高效的人工智能解決方案的能力?！?/p>

Gridspace 機器學(xué)習(xí)主管Wonkyum Lee表示：“我們的速度基準(zhǔn)測試表明，在 Google Cloud TPU v5e 上訓(xùn)練和運行時，AI 模型的速度提高了 5 倍。我們還看到推理指標(biāo)的規(guī)模有了巨大改進，我們現(xiàn)在可以在一秒內(nèi)實時處理 1000 秒的內(nèi)部語音到文本和情緒預(yù)測模型，性能提高了 6 倍?！?/p>

與英偉達合作推出A3超級計算機

隨著生成式人工智能和大型語言模型 (LLM) 不斷推動創(chuàng)新，訓(xùn)練和推理的計算需求以驚人的速度增長。為了滿足這一需求，Google Cloud 今天宣布全面推出由 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 提供支持的全新 A3 虛擬超級計算機 (VM) 實例將于9月全面上市。

A3將會配備 8 個NVIDIA H100 GPU、兩個第四代 Intel Xeon 可擴展處理器、 2TB 內(nèi)存以及定制的Intel 200G IPU（基礎(chǔ)設(shè)施處理單元）網(wǎng)絡(luò)組成。

與使用傳統(tǒng)NVIDIA A100 GPU的A2相比，學(xué)習(xí)和推理過程中的性能提升了3倍，帶寬提升了10倍。

這些實例最初于 5 月份宣布，可以增加到 26,000 個 Nvidia H100 Hopper GPU。鑒于NVIDIA GPU 持續(xù)短缺，目前尚不清楚谷歌將擁有多少個NVIDIA H100。

在 Google Cloud Next 大會上，NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛與 Google Cloud 首席執(zhí)行官 Thomas Kurian 一起發(fā)表了活動主題演講，慶祝 NVIDIA H100 GPU 驅(qū)動的 A3 實例全面上市，并談?wù)摿斯雀枞绾问褂?NVIDIA H100 和 A100 GPU 進行內(nèi)部部署DeepMind 和其他部門的研究和推理。

黃仁勛和Thomas Kurian還宣布在 Google Cloud 中開發(fā)一款新型超級計算機，該計算機將使用 NVIDIA 正在開發(fā)的下一代 AI 芯片。

在討論中，黃仁勛指出了更深層次的合作，使 NVIDIA GPU 能夠為 PaxML 框架加速，從而創(chuàng)建大規(guī)模的法學(xué)碩士。

這個基于 Jax 的機器學(xué)習(xí)框架是專門為訓(xùn)練大型模型而構(gòu)建的，允許高級且完全可配置的實驗和并行化。

目前PaxML 已被 Google 用于構(gòu)建內(nèi)部模型，包括 DeepMind 以及研究項目，并將使用 NVIDIA GPU。兩家公司還宣布 PaxML 可立即在 NVIDIA NGC 容器注冊表中使用。

谷歌表示，生成式人工智能初創(chuàng)公司 Anthropic 是新 TPU v5e 和 A3 VM 的早期用戶。雖然谷歌向這家初創(chuàng)公司投資了 3 億美元，但它同時也是亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的用戶。

Anthropic 聯(lián)合創(chuàng)始人 Tom Brown 表示：“我們很高興能與 Google Cloud 合作，我們一直在與 Google Cloud 合作高效地訓(xùn)練、部署和共享我們的模型。由 A3 和 TPU v5e 以及 Multislice 提供支持的谷歌下一代 AI 基礎(chǔ)設(shè)施將帶來性價比優(yōu)勢，將助力我們繼續(xù)構(gòu)建下一波人工智能浪潮所需的工作負(fù)載?！?/p>

支持100款A(yù)I模型

為了支持企業(yè)云端服務(wù)，Google Cloud 還整合加入了 20 個 AI 模型，使其支持的總數(shù)達到 100 個，通過其 AI 基礎(chǔ)設(shè)施，可讓客戶使用包括 Meta Llama 2 模型、Anthropic Claude 2 聊天機器人等，可以自由選擇最能滿足營運需求的 AI 模型。

Google Cloud 也對既有 AI 模型提高性能并添加功能，例如文字處理方面的 PaLM 模型可支援用戶輸入更多文字量，以便處理篇幅較長的報導(dǎo)、書籍文章或者法院判決文件等。

同時，Google Cloud 這次也推出企業(yè)級新工具，包括“SynthID”可為 AI 產(chǎn)生的圖片加上隱形浮水印，以人眼看不見的方式更改數(shù)字圖片，即使 AI 圖片被編輯或篡改也能保有完整性。

Google Workspace 辦公套件將為用戶提供 Duet AI 新產(chǎn)品，預(yù)計今年稍晚向所有用戶開放，可在 Google 文件、試算表、簡報中運用 AI 助手幫助更快完成工作。

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