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本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合
谷歌积极向外部数据中心推销部署自研芯片 。
据报道 ， 谷歌近来接触了一批主要购买英伟达芯片的小型云服务供应商 ， 商谈在他们的数据中心里同时部署谷歌芯片 。 知情人士称 ， 谷歌已经有所进展 ， 与总部位于伦敦的Fluidstack达成协议 ， 在其纽约的一处数据中心托管谷歌TPU 。
谷歌也曾试接触过其他云服务商 ， 包括有“英伟达亲儿子”之称的CoreWeave 。 谷歌的谈判表明其正试图接近那些“背靠英伟达扶持”的新兴云服务供应商 。 与谷歌、亚马逊这样的大型云服务公司不同 ， 这些新兴企业几乎只使用英伟达的芯片 ， 而且更愿意采购多种英伟达产品 。 英伟达已向其中的许多公司注资 ， 并优先供应眼下最抢手的芯片 。
据悉 ， 谷歌谈妥Fluidstack的方式很简单粗暴——如果Fluidstack无法承担建造纽约数据中心的费用 ， 谷歌同意作为“后备担保”来介入 ， 并提供最高32亿美元的资金支持 。
目前尚不清楚为何谷歌积极向外部数据中心推销自研芯片 。 要知道在此之前 ， 谷歌基本不对外出售自研TPU 。 Capvision此前数据显示 ， 谷歌TPU70%-80%的算力用于内部业务场景使用 ， 剩余20%-30%以自建租赁方式供外使用 。
有分析认为 ， 或许是由于谷歌自建数据中心速度难以追上芯片需求增长 ， 或可能是希望通过其他云服务商为自家TPU寻找更多新客户 。 如果是第二种原因 ， 那么谷歌无异于更直接地在与英伟达展开竞争 。 分析指出 ， 第二种做法类似于云服务商租赁英伟达GPU的模式 ， 英伟达主要是向这些云服务商销售芯片 ， 而谷歌扩大部署TPU ， 自然会导致这些数据中心中的英伟达GPU数量减少 。
谷歌下代TPU性能暴增16倍近日 ， 谷歌详细披露第七代TPU架构“Ironwood”超级计算平台 ， 主要聚焦在单个Superpod的硬件构成与架构设计 。
据介绍 ， 单个Ironwood Superpod集成9216枚芯片 ， 每片配备192GB、带宽7.4TB/s的高带宽存储 ， 峰值算力高达 4614TFLOPs 。 相较之下 ， 2022年发布的TPU v4集成4096枚芯片、配备32GB HBM ， 峰值算力275 TFLOPs ， 而2023年发布的TPU v5p集成8960枚芯片 ， 配备95GB HBM ， 峰值算力459 TFLOPs ， 这意味着Ironwood Superpod单芯片性能较TPU v4提升超过16倍 。
在物理布局上 ， Ironwood沿用过去三代的3D Torus（立方环网）拓扑 ， 每个逻辑单元为4×4×4节点阵列 ， 即64芯片 ， 封装于单个机架 。 而一个Superpod包含144个机架 ， 还配备光学交换机机箱以实现跨模块互连 ， 以及用于液冷的冷却分配单元（CBU）机架 ， 互连方面为提高灵活性与可扩展性 ， 采用PCB走线、铜缆和光纤的混合方式 。
在机架设计上 ， 顶部设有泄漏检测盘以监控液冷系统 ， 下方是供电模块 ， 具备两路电源域 ， 将416V交流电经整流转换为直流电 。 整套系统支持液冷散热 ， 满载运行功率可超过100kW 。
谷歌TPU需求正在上升据报道 ， 谷歌的第六代Trillium TPU芯片自去年12月向外部客户开放后需求强劲 。 分析师预计 ， 第七代Ironwood TPU的需求将显著上升 。 谷歌的TPU芯片算力最高可达42.5 exaflops（百亿亿次浮点运算） ， 并已大幅提升高带宽内存容量 。 这些芯片成本效率也显著提升 ， 这是吸引更多前沿实验室关注的主要原因之一 。
初创公司Anthropic此前虽在小规模上使用TPU ， 但分析师指出 ， 该公司近期正在招聘TPU内核工程师 ， 这可能意味着他们正考虑从使用Amazon Web Services提供的Trainium芯片转向TPU 。 Trainium是亚马逊为AI训练设计的芯片 ， 该公司已对Anthropic投资80亿美元 。
分析师还指出 ， 马斯克的xAI公司也对购买TPU表现出兴趣 ， 部分原因在于今年“JAX-TPU工具支持的显著改进” 。 JAX是谷歌开发的一个高性能计算Python库 ， 能够让程序在TPU上高效运行 。 直到最近 ， JAX生态系统还限制了TPU在Google外部大规模部署的可能性 。
今年6月 ， OpenAI启动了一项重要战略调整：将租用谷歌云平台TPU ， 为其核心产品ChatGPT提供关键运算支持 。 这是OpenAI首次在核心业务场景中规模化引入非英伟达芯片 ， 也标志着打破了英伟达长期以来的垄断地位 。
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