Google amplia seu portfólio de hardware de IA com dois novos chips especializados

O Google está aprimorando seu jogo de fabricação de chips à medida que a empresa busca reduzir sua dependência de chips fabricados por outras empresas para seus negócios de computação em nuvem. O Google revelou na segunda-feira duas novas variantes de suas unidades de processamento tensor (TPUs), chips desenvolvidos internamente destinados a cargas de trabalho de IA, que ampliam seu portfólio de chips para casos de uso adicionais: inferência confidencial e mais capacidade de memória para grandes cargas de trabalho.

As novas unidades, TPU 8tx e TPU 8i Max, fazem parte da oitava geração de chips da empresa lançada em abril deste ano e baseiam-se no que esses chips ofereciam, que era mais capacidade de inferência e suporte para grandes requisitos de treinamento.

O TPU 8tx, projetado com a AMD, é baseado no chip TPU 8t e é voltado especificamente para treinamento confidencial e execução de modelos de IA, disse o Google em uma postagem no blog. O chip “incorpora segurança diretamente na camada de hardware, mantendo dados confidenciais e pesos de modelos protegidos e isolados mesmo durante uso ativo”, escreveu a empresa.

O chip também possui uma rede de inferência personalizada que permite executar o raciocínio junto com o treinamento, para que possa ser usado para destilar e treinar pequenos modelos dinamicamente. Essa capacidade, segundo o Google, pode ser útil para casos em que uma empresa queira treinar um modelo em seus dados proprietários sem ter que mover os dados entre dispositivos.

Enquanto isso, o TPU 8i Max combina basicamente dois dos chips TPU 8i com foco em inferência que a empresa lançou em abril, dobrando a capacidade de memória, poder de processamento e largura de banda, mas em um único pacote. O resultado é um chip que permite aos modelos de IA lidar com uma gama maior de informações durante as consultas.

O lançamento do chip ocorre no momento em que hiperscaladores como Microsoft, Amazon e até mesmo laboratórios de IA como OpenAI e Anthropic estão trabalhando em suas próprias linhas de semicondutores específicos de IA e software que os acompanha, a fim de reduzir sua dependência do domínio da Nvidia.

A notícia também chega em um momento particularmente vulnerável para a Nvidia, cujo CEO Jensen Huang admitiu no fim de semana ter um caso com alguém supostamente um espião chinês.