NVIDIA'nın en büyük tedarik zinciri ortaklarından biri olan Foxconn'un, Google'ın TPU (Tensor İşlem Birimi) tabanlı yapay zeka kümeleri için sipariş aldığı bildirildi. Bu gelişme, Tayvanlı üretici için önemli bir dönüm noktası olarak görülüyor.
Foxconn, Hem NVIDIA Hem de Google İçin Üretim Yapacak: Dengeli Bir Oyun mu?
Özellikle Google'ın en yeni Ironwood TPU platformunun piyasaya sürülmesinin ardından, ASIC'ler (Uygulamaya Özel Tümleşik Devreler) etrafındaki heyecan giderek daha yaygın hale geldi. Daha da önemlisi, Google'ın TPU'larının Meta gibi birkaç şirket tarafından benimsenmeye hazır olduğu söyleniyor. Bu durum, TPU'ların artık harici kullanıma yönelik bir platform haline geldiğini gösteriyor. Yerel bir rapora göre, Foxconn Google'ın TPU işlem tepsileri için sipariş aldı ve aynı zamanda Google'ın 'Intrinsic' robotik planları üzerinde de işbirliği yapacak.
Eğer bilmiyorsanız, Google'ın 7. nesil TPU'ları yalnızca bir çip yapılandırmasıyla sınırlı değil; firma, 'Superpod' adını verdiği ölçeklenebilir bir raf altyapısına sahip. Bu yapılandırma, her pod'da 9.216 çip barındırıyor ve InterChip Interconnect (ICI) ile birlikte toplamda 42,5 exaFLOPS'luk FP8 hesaplama iş yükü performansı sunuyor. Google, TPU'ları için 3 boyutlu bir Torus yerleşimi kullanıyor, bu da çok sayıda çip arasında yüksek yoğunluklu bağlantı sağlıyor. Rapora göre Foxconn, aldığı TPU raf siparişlerine dayanarak Google için işlem tepsileri üretecek.
Yapay zeka iş yüklerinde çıkarım (inference) işlemleri giderek daha baskın hale geldiğinden, şirketler optimal toplam sahip olma maliyetleriyle en iyi çıkarım performansını elde etmek için hesaplama portföylerini yeniden yapılandırmaya çalışıyor. Bu nedenle Google'ın TPU'ları, yapay zeka uygulamaları aşamasında önde gelen aday olarak gösteriliyor. Elbette bu durum, NVIDIA'nın büyük teknoloji şirketlerinin özel silikonları tarafından değiştirilip değiştirilemeyeceği konusunda önemli bir tartışmayı da beraberinde getiriyor. Ancak şimdilik, tedarik zincirinin Google'ın TPU çözümlerine büyük ilgi gösterdiğini belirtmek önemli.
