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Ironwood：谷歌首款专为推理时代设计的TPU
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
在Google Cloud Next 25上，谷歌推出了第七代TPU Ironwood，专为推理设计，具备9261个液冷芯片，提供强大性能和能效，显著提升AI工作负载处理效率，满足未来AI需求。
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关键要点
- 在Google Cloud Next 25上，谷歌推出了第七代TPU Ironwood，专为推理设计。
- Ironwood具备9261个液冷芯片，提供强大性能和能效，显著提升AI工作负载处理效率。
- Ironwood支持大规模推理AI模型，能够主动生成洞察和解释。
- Ironwood的设计旨在满足复杂计算和通信需求，特别是大型语言模型和专家混合模型。
- Ironwood提供256芯片和9216芯片两种配置，支持超过24倍于世界最大超级计算机的计算能力。
- 每个芯片的峰值计算能力为4614 TFLOPs，代表了AI能力的重大飞跃。
- Ironwood的内存和网络架构确保在大规模下始终提供最佳性能。
- Ironwood的SparseCore增强了对超大嵌入的处理能力，适用于金融和科学领域。
- Pathways软件栈使得在多个TPU芯片之间进行高效分布式计算变得简单。
- Ironwood的性能提升和能效关注使得AI工作负载更具成本效益，功耗效率是Trillium的两倍。
- Ironwood的高带宽内存容量达到192 GB，是Trillium的6倍，支持处理更大模型和数据集。
- Ironwood的ICI带宽提升至1.2 Tbps，促进芯片间的快速通信，支持大规模分布式训练和推理。
- Ironwood的突破性进展使得客户能够以最高性能和最低延迟处理AI工作负载，满足计算需求的快速增长。
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延伸问答
Ironwood TPU的主要特点是什么？
Ironwood TPU具备9261个液冷芯片，提供强大性能和能效，支持大规模推理AI模型，内存容量达到192 GB，带宽提升至1.2 Tbps。
Ironwood TPU如何提升AI工作负载的处理效率？
Ironwood通过高带宽内存、增强的ICI网络和低延迟设计，显著提升了AI工作负载的处理效率。
Ironwood TPU与之前的TPU相比有什么进步？
Ironwood的性能和能效是Trillium的两倍，内存容量是Trillium的6倍，支持更大规模的AI模型处理。
Ironwood TPU适合哪些类型的AI模型？
Ironwood TPU适合大型语言模型、专家混合模型和复杂推理任务，能够处理超大嵌入。
Ironwood TPU的内存和网络架构有什么优势？
Ironwood的内存和网络架构确保在大规模下提供最佳性能，支持快速数据访问和低延迟通信。
Ironwood TPU的推出对AI行业有什么影响？
Ironwood的推出标志着推理时代的到来，能够满足快速增长的计算需求，推动AI技术的进一步发展。
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