ChatGPT、Bing Chat、Midjourney は、人工知能の氷山の目に見える部分だけを表しています。これらのよく知られたアプリケーションの背後では、AI の急速な進化を促進するために、舞台裏で大量のリソースが動員されています。 Googleは、AIモデルをトレーニングするために設計されたスーパーコンピューター専用チップで現在90％の市場シェアを誇るNvidiaと競合しようとしている
ニュースの概要
- Googleは、Tensor Processing Unit（TPU）をベースにした新しいAIスーパーコンピュータを発表し、Nvidiaの競合システムよりも高速かつ効率的であると主張した。
- 2016 年以来、Google は Tensor Processing Unit (TPU) と呼ばれる独自の AI チップの設計と導入を行っています。
- Google の TPU によるこの素晴らしいパフォーマンスは、AI 市場における Nvidia の優位性に挑戦する可能性があります。
- AI のコンピューティング能力に対する需要の高まりに応えるために想定されているもう 1 つのソリューションは、報酬と引き換えにパーソナル コンピューターの能力を利用できるようにする AI マイニングです。
Googleは最近、最新のAIスーパーコンピューターを発表し、速度と効率の点でNvidiaの競合システムよりも優れていると主張した。この発表は、人工知能市場の支配を目指す2つのテクノロジー巨人間の競争における重要な一歩を示すものである。
Google が Nvidia について言及したとしても、それは無駄ではありません。 Nvidia は現在、この市場で 90% 以上のシェアを誇る、誰もが認めるリーダーですが、Google はまだ最終的な発言をしていません。 2016 年以来、マウンテン ビューの企業は、人工知能用の独自チップの設計と導入を行っています。テンソル プロセッシング ユニット (TPU), 装備しているチップの名前を思い浮かべてしまいます。Google ピクセル。
OpenAI とそのツールについてたくさん話したとしてもチャットGPT, Google は AI 分野の主要企業であり、過去 10 年間に多くの重要な進歩に貢献してきました。しかし、このアメリカ企業は発明の商業化という点で遅れをとっていると考える人もいる。 Google が自社のリードを無駄にしていないことを証明するために製品のリリースを急いでいるのは、このような状況にあります。
明らかにした後グーグル吟遊詩人、 グーグルしたがって明らかにするTPU v4 ベースの Google AI スーパーコンピューター。彼は「Nvidia A100 と比べて 1.2 ～ 1.7 倍高速で、消費電力は 1.3 ～ 1.9 倍少ない」とGoogleの研究者は述べています。この目覚ましいパフォーマンスはAI業界に大きな影響を与え、Nvidiaの優位性に挑戦する可能性があります。ただし、Google の TPU の結果は、Nvidia の最新 AI チップである H100 の方が新しいため、それとは比較されませんでした。
Googleは、自社のTensor Processing Unit（TPU）をベースにしたスーパーコンピュータを採用するよう企業を説得したいと考えている。さらに、Googleが明らかにしたのは、旅の途中AI 画像ジェネレーターである は、TPU チップ上でトレーニングされました。
L'AI マイニング、他の練習
人工知能のコンピューティング能力に対する需要の高まりに応えるために考えられているもう 1 つのソリューションは、仮想通貨マイニングなどのリモート パワーを使用することです。このコンセプトは、「AIマイニング」と呼ばれる、報酬と引き換えに、必要のないときにパーソナルコンピュータの能力を利用できるようにすることで構成されます。
この IT リソースのプールは、ユーザーに潜在的な新たな収入源を提供しながら、AI 分野の進歩を加速するのに役立つ可能性があります。ただし、この方法では、CPU と GPU の価格の上昇や供給の困難など、望ましくない結果が生じる可能性があります。
Chiyoye 
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