Nvidia rekabeti: Google görünüşe göre TPU işini genişletmek istiyor

Görünüşe göre Google, kendi Tensör İşleme Birimlerini (TPU'lar) satın alıp bunları veri merkezlerinde kullanmak isteyen Meta ile büyük bir balık yakaladı. TPU, Google'ın diğerlerinin yanı sıra Nvidia ve AMD'nin GPU'larına alternatif olarak hizmet veren AI hızlandırıcıları olarak adlandırdığı şeydir. Mevcut sürüm TPU v7'dir.

The Information'a göre Google ile Meta arasındaki anlaşma birkaç yıl sürecek şekilde tasarlandı. Meta'nın AMD ve Nvidia'dan on milyarlarca dolara satın aldığı milyonlarca hızlandırıcıyla karşılaştırıldığında, Google anlaşması çok daha küçük meblağlar içeriyor. Birkaç milyar ABD dolarından bahsediliyor. Özellikle hızlandırıcı başına fiyatın rakip fiyattan daha düşük olması muhtemeldir.

Bu, Google'a donanım tedarikçisi olarak kapıda bir adım atmasını sağlar. Görünüşe göre grup gelecekte Nvidia'nın pazar payının yüzde onunu almak istiyor. Tamamen yapay zeka hızlandırıcılarına dayalı olarak bu, geçen yıl yaklaşık 16 milyar ABD doları civarındaydı: Nvidia bunlarla yıllık 162,4 milyar ABD doları, ağ donanımıyla birlikte 31,4 milyar ABD doları satış yaptı ve trend yükselmeye devam ediyor.

Daha fazla dağıtım için Google ortak girişimleri

TPU'ların yayılmasını teşvik etmek amacıyla Google'ın, adı açıklanmayan büyük bir yatırımcıyla ortak girişim kurmak istediği bildiriliyor. Grup ayrıca AI hızlandırıcılarını diğer veri merkezi operatörlerine de kiralayabilir. Bunu diğer yatırımcılarla başka ortak girişimler de takip edebilir. Bu iştirakler, kiralamaya alternatif olarak müşteriler için veri merkezlerinin tamamını da işletebilmektedir.

Bu arada Google'ın kendi TPU'larının pazarlanması ile Nvidia donanımının kullanımını dengelemesi gerekiyor. Google, en azından kendi bulutu içinde kiralamak için Nvidia'nın AI hızlandırıcısına güvenmeye devam ediyor çünkü birçok müşteri Nvidia'nın yazılımıyla çalışıyor.

The Information'a göre Nvidia'nın patronu Jensen Huang, son zamanlarda Anthropic de dahil olmak üzere gelecek vaat eden şirketleri elde tutmak için hedefli anlaşmalar yapıyor. Bu tür eğilimler daha önce de açıkça görülüyordu, örneğin Nvidia Groq'a katıldığında, bu da şirketin OpenAI ile Groq arasında bir anlaşma öngördüğü anlamına geliyordu. Huang, Gemini ve Claude ile birlikte en iyi yapay zeka modellerinden bazılarının Google donanımı üzerinde eğitildiğinin fazlasıyla farkında.

Alternatif olarak TPU v7

Kağıt üzerinde, Google'ın TPU v7'si, Nvidia'nın Blackwell Ultra'sından (B300) 4,6 FP8 petaflop daha yavaştır ve 5 Pflop veya 10 seyrektir (matrislerdeki sıfırların ortadan kaldırılması). Depolama kapasitesi de 288 GB HBM3e yerine 192 ile daha düşük.

Ancak TPU v7, 1400 watt yerine tahmini 1000 watt ile daha ekonomiktir. Bunu başarmak için Google, sözleşmeli çip üreticisi TSMC'nin modern 3 nanometre N3P üretim sürecine güveniyor; Nvidia ise geliştirilmiş 5 nm 4NP sürecini kullanıyor. Tüm hiper ölçekleyicilerin veri merkezlerine sağlayabilecekleri güç sınırlı olduğundan verimlilik en önemli ölçüt haline geliyor. Ayrıca hiper ölçekleyicilerin tek tedarikçi olarak Nvidia'ya bağımlı olmak istemedikleri açık.

(mma)