Google被曝携手AMD设计下一代TPU,CPU核心IP成关键,AI未来或更依赖CPU密集计算
BiRun 讯,8 月 17 日,据 SemiAnalysis 客户报告引述市场消息,Google 正与 AMD 合作开发第 10 代 TPU 中的一款产品。这将是 AMD 首次真正参与定制 AI ASIC 项目。分析师认为 Google 已有九代 TPU 开发经验且长期由 Broadcom 负责实际硅设计,传统 TPU 设计并不需要 AMD,因此合作的核心吸引力在于 AMD 的 CPU IP、先进封装及互连技术。
报告特别指出 Google 及其客户正推动在 TPU 封装内集成 CPU 核心,以应对强化学习等 CPU 密集型工作负载的需求。传统 LLM 训练仍以加速器为主,但推理和代理式模型的强化学习需要更多通用计算资源围绕加速器运行。
这一趋势在 Google 近期硬件配置中已现端倪。面向推理、推理和强化学习工作负载的 TPU 8i 系统,每两个 TPU 搭配一个 Google Axion CPU;而第 7 代 TPU 服务器每四个 TPU 才搭配一个英特尔 Xeon 处理器。有消息称在某些场景下 CPU 与加速器 1:1 配比才是最优解,暗示 AI 计算的未来可能远比市场当前认知更依赖 CPU。若与 AMD 合作成真,Google 将把自研 TPU 加速器与 AMD 的通用计算核心结合,打造混合型 AI ASIC,这或许会重塑数据中心芯片的竞争格局。
报告特别指出 Google 及其客户正推动在 TPU 封装内集成 CPU 核心,以应对强化学习等 CPU 密集型工作负载的需求。传统 LLM 训练仍以加速器为主,但推理和代理式模型的强化学习需要更多通用计算资源围绕加速器运行。
这一趋势在 Google 近期硬件配置中已现端倪。面向推理、推理和强化学习工作负载的 TPU 8i 系统,每两个 TPU 搭配一个 Google Axion CPU;而第 7 代 TPU 服务器每四个 TPU 才搭配一个英特尔 Xeon 处理器。有消息称在某些场景下 CPU 与加速器 1:1 配比才是最优解,暗示 AI 计算的未来可能远比市场当前认知更依赖 CPU。若与 AMD 合作成真,Google 将把自研 TPU 加速器与 AMD 的通用计算核心结合,打造混合型 AI ASIC,这或许会重塑数据中心芯片的竞争格局。
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