近日，在美國舉行的云端大會上，Google展示了第七代TPU芯片Ironwood，并分享了其在芯片設計和云端基礎設施領域的最新進展。據Google DeepMind／Google Research首席科學家Jeff Dean透露，AI推論需求的增長正推動芯片技術的革新，而芯片設計自動化與能源效率優化成為重要方向。
Google是美系云端大廠中較早投入自研芯片的企業之一，其TPU芯片專為AI和機器學習加速設計，至今已有超過10年的發展歷史。隨后，亞馬遜、微軟、Meta等公司也陸續加入定制芯片開發行列，旨在減少對NVIDIA等傳統芯片供應商的依賴。數據顯示，TPU已驅動了Google旗下多個知名AI模型的訓練與應用，包括多模態模型Gemini、AlphaFold、AlphaGo／Zero等。
Jeff Dean強調，AI推論的效率與模型的普及程度密切相關。盡管訓練大模型需要耗費大量資源，但推論階段的運算優化可顯著提升模型質量。此外，為了在低算力環境及移動設備上部署超大模型，模型壓縮技術如蒸餾和量化變得尤為重要。
芯片設計周期長是另一大挑戰。Jeff Dean指出，團隊正努力通過AI工具加速設計流程，將開發時間從2年縮短至6~9個月，同時減少人力需求。芯片的能源效率優化也被視為未來發展的關鍵領域。
針對AI應用前景，Jeff Dean特別看好醫療與教育領域的潛力，尤其是AI在個性化教育中的應用。與此同時，Google的TPU芯片迭代也帶動了周邊系統的升級，包括芯片間通訊、數據中心網絡架構等。第七代TPU Ironwood的算力表現已達到第一代的3600倍以上，最大可串聯9216顆芯片。

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