Google अपने Gemini AI के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया चिप बना रहा है
'Frozen v2' कोडनाम वाला एक नया प्रोसेसर Google के वर्तमान AI चिप्स की तुलना में प्रति वाट दस गुना अधिक आउटपुट दे सकता है। समस्या यह है कि यह तभी काम करता है जब Google Gemini को उसी तरीके से बनाता रहे।
मुख्य बिंदु
- Google "Frozen v2" कोडनाम वाला एक विशेषीकृत चिप विकसित कर रहा है जो अपने Gemini AI मॉडल को अधिक कुशलता से चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, The Information द्वारा पहली बार प्रकाशित रिपोर्ट के अनुसार।
- Google इंजीनियरों का अनुमान है कि Frozen v2 कंपनी के वर्तमान कस्टम चिप्स की तुलना में बिजली की प्रति यूनिट 6 से 10 गुना अधिक AI आउटपुट दे सकता है।
- Google नए चिप की तैनाती के लिए 2028 को लक्ष्य बना रहा है।
- Google ने SpaceX को लगभग 1 बिलियन डॉलर प्रति माह देने पर सहमति दी है ताकि कंप्यूटिंग क्षमता की वर्तमान कमी को पूरा किया जा सके जबकि दीर्घकालीन समाधान बनाए जा रहे हैं।
- रिपोर्ट सामने आने के बाद सोमवार को Alphabet का शेयर मूल्य 3% बढ़ गया।
Google एक ऐसा चिप बना रहा है जो केवल एक AI मॉडल को चलाने के लिए स्थायी रूप से ट्यून किया जाएगा और कुछ नहीं। प्रोजेक्ट का कोडनाम "Frozen v2" है, और यह Google के अपने Gemini को लक्ष्य बनाता है, जो एक बड़ा भाषा मॉडल है (यह एक प्रकार का AI है जो पाठ को पढ़ता और उत्पन्न करता है) जो Google के AI सहायक को शक्ति देता है और ChatGPT के साथ प्रतिस्पर्धा करता है।
विचार Gemini के डिज़ाइन के कुछ हिस्सों को सीधे प्रोसेसर के सर्किटरी में एम्बेड करना है। इसका मतलब है कि चिप उन चरणों को छोड़ देता है जो एक सामान्य-उद्देश्य वाले चिप को हर बार करना पड़ता है, जिससे प्रत्येक क्वेरी का उत्तर देने के लिए आवश्यक बिजली और समय कम हो जाता है। Google के अपने इंजीनियर अनुमान लगाते हैं कि यह कंपनी के वर्तमान कस्टम प्रोसेसर, TPU (टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स) की तुलना में प्रति वाट पावर दोगुने से दस गुना अधिक प्रतिक्रियाओं को संभाल सकता है, ये विशेषीकृत चिप्स हैं जो Google पहले से ही AI वर्कलोड के लिए बनाता है।
यह एक उल्लेखनीय आंकड़ा है। लेकिन इसके साथ एक वास्तविक सीमा है।
चिप अनिवार्य रूप से आज की Gemini आर्किटेक्चर के चारों ओर जमे हुए है। यदि Google 2028 से पहले Gemini को महत्वपूर्ण रूप से नए सिरे से डिज़ाइन करता है, तो Frozen v2 एक खराब फिट बन जाता है। Google कथित तौर पर प्रोजेक्ट को आंशिक रूप से एक प्रयोग के रूप में मानता है और इसे अपने मानक TPU के समान पैमाने पर निर्माण करने की वर्तमान में कोई योजना नहीं है।
यह साधारण लोगों के लिए क्यों महत्वपूर्ण है?
यह महत्वपूर्ण है क्योंकि कंप्यूटिंग लागत यह तय करती है कि AI सेवाओं की कीमत क्या है, वे कितनी तेजी से प्रतिक्रिया देते हैं, और वे एक साथ कितने उपयोगकर्ताओं को सेवा दे सकते हैं। Google अभी गंभीर आंतरिक दबाव में है: कथित तौर पर कंपनी को AI कंप्यूटिंग क्षमता की कमी के कारण भुगतान करने वाले क्लाउड ग्राहकों को दूर करना पड़ा, और पिछले महीने इसने SpaceX को लगभग 1 बिलियन डॉलर प्रति माह का भुगतान करने पर सहमति दी ताकि क्षमता पट्टे पर ली जा सके और अपने व्यावसायिक ग्राहकों को प्रतिबद्धताओं को पूरा किया जा सके। एक चिप जो प्रति वाट दस गुना आउटपुट देता है, वह उस दबाव को काफी कम कर देगा, और चलाने की लागत में कमी आखिरकार अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए सस्ती, तेजी वाली सेवाओं में परिणत हो सकती है।
Frozen v2 Google के मौजूदा TPU के साथ-साथ बैठेगा, न कि उन्हें प्रतिस्थापित करेगा। सामान्य-उद्देश्य वाले चिप्स नए AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और विविध वर्कलोड को संभालने के लिए आवश्यक रहते हैं। Frozen v2 विशेष रूप से उच्च-मात्रा वाली Gemini क्वेरीज को संभालेगा।
Alphabet ने प्रकाशन से पहले टिप्पणी के लिए एक अनुरोध का जवाब नहीं दिया। 2028 का लक्ष्य Google को यह तय करने के लिए लगभग तीन साल देता है कि क्या आर्किटेक्चर ट्रेड-ऑफ स्थायी बनाने के लायक है।
