Frente al incremento del interés en la Inteligencia Artificial, Google presentó el procesador TPU v4, que incluye mejoras de rendimiento y consumo. Los datos presentados por la compañía sugieren que el chip de cómputo sería superior al modelo A100 de Nvidia, quien tiene una gran participación consolidada en el sector.
Optimización de los procesos
La gigante tecnológica anunció la llegada de nuevas unidades de cómputo diseñadas para operar con el apartado de la Inteligencia Artificial. Desde el año 2016, Google desarrolla el TPU (Tensor Processing Unit), un chip destinado al entrenamiento de los algoritmos AI.
En cuanto a la competencia de la empresa, se alude a que, con las nuevas especificaciones del chip, hay «ventaja» frente a los chips A100 de Nvidia. Los desarrolladores procuran expandir la optimización de los procesos, con la finalidad de incrementar la eficiencia de los trabajos y el poder de cómputo de cada unidad.
La eficacia de los modelos de aprendizaje AI es un factor determinante para la industria. Esto considerando el respectivo reto para fabricar componentes con un consumo energético menos agresivo. Con base en ello, Google presentó el nuevo procesador (TPU versión 4), que sería entre 1,2 y 1,7 veces más rápido que el Nvidia A100, según los datos oficiales. Además, desde el punto de vista energético, consumiría entre 1,3 y 1,9 veces menos electricidad.
Los avances de estas compañías aparecen con relativa rapidez, en medio de un incremento del interés por la Inteligencia Artificial. Google y Nvidia intentan cubrir la cuota de mercado de solicitudes de acceso a las supercomputadoras y AI, asistiendo proyectos como el existente en Rumania.
Una «fuerte competencia»
A pesar de que Nvidia ocupa alrededor del 90% de las operaciones comerciales del sector, el manejo de TPU sigue vigente. Google presentó el nuevo procesador con una visión optimista, teniendo en mente sus capacidades.
«El rendimiento, la escalabilidad y la disponibilidad convierten a los superordenadores TPU v4 en los caballos de batalla de los grandes modelos lingüísticos», comentaron los investigadores. Sin embargo, los representantes de Google reconocen que este chip no es el más potente en la actualidad. Señalan que el chip H100 de Nvidia es superior, puesto que utiliza una tecnología más reciente y no sería una competencia directa.
Las características de H100, según Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, ofrecen 4 veces más rendimiento que A100.
Mediante la implementación de TPU v4, Google pretende expandir su comercio de servicios en la nube. Brindaría oportunidades a las empresas startup de emplear las supercomputadoras, mientras que mantiene lazos comerciales. Toma ventaja del alquiler del procesamiento informático e intenta optimizar su estructura computacional con conexiones ópticas y estructuras de software más eficientes.
