В борьбе за лидерство в аппаратном обеспечении для искусственного интеллекта Google представил седьмое поколение своих тензорных процессоров под кодовым названием Ironwood, позиционируя его как серьёзного конкурента доминирующему игроку на рынке. Компания анонсировала чип в ноябре 2025 года и заявила о многократном росте производительности и улучшениях энергоэффективности по сравнению с прошлой генерацией.
Запуск Ironwood происходит на фоне стремительного роста спроса на специализированные AI‑чипы, вызванного распространением больших языковых моделей и потребностью в быстрых выводах (inference). Собственные процессоры позволяют Google уменьшить зависимость от сторонних поставщиков и влияют на стратегию облачных сервисов.
Ironwood является следующей ступенью развития семейства TPU, начатого в 2015 году. По заявленным характеристикам платформа демонстрирует уровень производительности, сопоставимый с новыми классами графических архитектур, и в крупных конфигурациях способна обеспечивать эксаскейл‑производительность в десятки экзафлопс.
Ключевые технические параметры чипа включают примерно 4 614 терафлопс пиковых вычислений на единицу, 192 ГБ выделенной памяти на кристалл и пропускную способность памяти на уровне нескольких терабит в секунду, что обеспечивает высокую пропускную способность данных для задач инференса.
Google утверждает, что Ironwood более чем в четыре раза быстрее предыдущей генерации при одновременном снижении энергопотребления примерно на 30 процентов. Для рабочих нагрузок, ориентированных на вывод моделей, это выражается в заметном увеличении производительности на ватт.
В конфигурациях «подов» с тысячами чипов Ironwood демонстрирует масштабируемость, которая, по заявлению разработчика, позволяет превзойти существующие системы в задачах обучения и инференса. Такая архитектура используется для создания крупных вычислительных кластеров, ориентированных на обработку больших моделей.
Чипы Ironwood уже доступны разработчикам в составе облачных предложений и интегрированы с новыми собственными процессорами общего назначения, что дополняет портфель кастомного железа компании. Сочетание специализированных TPU и CPU направлено на ускорение тренировок моделей, оптимизацию вывода и снижение затрат на вычисления.
Ряд коммерческих организаций уже приступили к использованию Ironwood для масштабного вывода моделей, что подчёркивает практическую применимость решения в продуктивных рабочих сценариях. Среди упоминаемых пользователей — компании, работающие с генеративными моделями и инструментами автоматизации.
Появление Ironwood усиливает конкуренцию на рынке AI‑чипов и рассматривается как попытка Google увеличить привлекательность собственной облачной платформы. Поставки более производительного и энергоэффективного железа направлены на привлечение клиентов, которые иначе работали бы на альтернативных решениях.
В основе Ironwood лежат архитектурные инновации, ориентированные на эпоху вывода моделей: увеличенная локальная память, более быстрая подача данных и улучшенные схемы управления памятью. Эти изменения отвечают сдвигу в задачах от длительных тренировок к масштабируемому и экономичному развертыванию моделей.
Экономический эффект от внедрения собственных чипов выражается в снижении зависимости от внешних поставок и потенциальном сокращении совокупной стоимости владения инфраструктурой при больших масштабах. Энергоэффективность при этом остаётся одним из ключевых аргументов в пользу таких решений.
Дальнейшее влияние Ironwood на рынок будет зависеть от темпов его внедрения и соотношения эффективности и стоимости в практических сценариях. Если платформа подтвердит заявленные показатели в широком промышленном использовании, это может изменить баланс сил в экосистеме облачных вычислений и разработки ИИ.
Комментариев