Bejelentette az amerikai keresőóriás, hogy saját, mesterséges intelligenciát támogató lapkákat fejleszt. Pontosabban ezen már hat éve dolgozik; ezúttal azonban lehullt a lepel arról, hol is tartanak ezek a csipek jelenleg. A Google feldolgozóegységei akár harmincszor nagyobb teljesítményt nyújthatnak a számítógépeinkben, laptopjainkban teljesítő, általános célú processzorokhoz képest. Nem mellesleg alacsonyabb energiaigénnyel rendelkeznek.

Készen áll a világ a csipgyártó Google-re?

Állítása szerint a vállalat belső fejlesztés során hozta tető alá MI-lapkáit. Saját, mesterséges intelligenciával foglalkozó alkalmazásainak futtatását szerette volna hatékonyabbá tenni, ennek során sikerült talán kicsit túl is lőni a célon. A Google közlése értelmében ugyanis átlagosan 15-30-szor gyorsabb megoldást alkottak a hagyományos CPU-khoz és GPU-khoz képest.

A csipek energiahatékonyságát is jelentősen tudta javítani a vállalat. Leírása szerint az egységnyi teljesítményre jutó fogyasztás 30-80-szor jobb lehet (második oszlop az alábbi ábrán), szintén az általános célú processzorokhoz viszonyítva. Mindeközben az általuk kialakított neurális hálózatokon futó alkalmazások meglepően kompakt kódokat tudnak futtatni. Alig 100 soros a legkisebb és mindössze 1500 sorból áll a legnagyobb, a Google által létrehozott, nyílt forrású gépi tanulást lehetővé tevő framework, a TensorFlow keretei között működő alkalmazás.
 

Mindazonáltal a TPU-nak – tensor processing unit, tenzor feldolgozó egység – nevezett fejlesztés nem kerül majd a konzumer piacnak szánt eszközökbe. Mégis, mindenki profitál belőle, aki egy kis időt eltölt online (és használja a Google szolgáltatásait). A csipeket ugyanis már munkára fogták a vállalat adatközpontjaiban, így többek között a webes keresések kiszolgálását, a felhasználók ismerőseinek fényképeken való azonosítását, szövegek fordítását, spamek azonosítását segítik.

Versenyfutás a legjobb MI-ért

Nem a Google az egyetlen vállalat, amely mesterséges intelligenciát támogató lapkákban utazik. A Qualcomm például mobil lapkáiba építi be az MI technológiát, mellyel a gépi tanulási folyamatokat tudja támogatni a felhasználó telefonján. Ez akkor jöhet jól, amikor a felhasználónak alapvetően fontos a gyors válaszidő, nincs lehetősége kivárni a Google szervereinek reagálását a hálózat túloldalán.

Hasonlóan nagy játékos a piacon az Nvidia. A cég grafikus megoldásaiból kinőtt MI-t támogató termékek rengeteg adatközpontban megtalálhatók. A GPU-tervezéstől az általánosabb célú felhasználásra szánt megoldásai felé elmozduló vállalat ezen lapkáit magas teljesítményük miatt előszeretettel alkalmazzák nagy számításigényű feladatokra.

És ott van az Intel Nervana csoportja is, mely szintén egyedi fejlesztésű csipeken dolgozik. Ezeket a lapkákat kifejezetten azért készíti az Andy Groove alapította vállalat, hogy elősegítse mesterséges intelligenciájának gyorsabb fejlődését.

Vagyis, habár a Google most – úgy tűnik – piacvezető pozícióba került, riválisai egyáltalán nem ülnek ölbe tett kézzel. A világ elektronikus agyai egyre gyorsabban fejlődnek.