O Google amplia seu portfólio de hardware de IA com dois novos chips especializados

O Google está intensificando sua atuação na fabricação de chips, à medida que a empresa busca reduzir sua dependência de semicondutores fabricados por outras empresas para o seu negócio de computação em nuvem. Na segunda-feira, o Google revelou duas novas variantes de suas unidades de processamento tensorial (TPUs) — chips desenvolvidos internamente voltados para cargas de trabalho de inteligência artificial —, que ampliam seu portfólio de chips para casos de uso adicionais: inferência confidencial e maior capacidade de memória para grandes cargas de trabalho.

As novas unidades, TPU 8tx e TPU 8i Max, fazem parte da oitava geração de chips da empresa, apresentada em abril deste ano, e expandem os recursos oferecidos por esses chips, que consistiam em maior capacidade de inferência e suporte a grandes requisitos de treinamento.

O TPU 8tx, projetado em parceria com a AMD, é baseado no chip TPU 8t e é voltado especificamente para o treinamento e a execução confidencial de modelos de IA, afirmou o Google em uma postagem em seu blog. O chip “incorpora a segurança diretamente na camada de hardware, mantendo dados sensíveis e pesos de modelos protegidos e isolados mesmo durante o uso ativo”, escreveu a empresa.

O chip também possui uma rede de inferência personalizada que permite executar raciocínio em conjunto com o treinamento, podendo ser utilizado para destilar e treinar modelos menores em tempo real. De acordo com o Google, essa capacidade pode ser útil em situações em que uma empresa deseja treinar um modelo com seus dados proprietários sem precisar transferir os dados entre dispositivos.

Enquanto isso, o TPU 8i Max basicamente combina dois dos chips TPU 8i focados em inferência lançados pela empresa em abril, duplicando a capacidade de memória, o poder de processamento e a largura de banda, mas em um único pacote. O resultado é um chip que permite aos modelos de IA lidar com uma gama maior de informações durante consultas.

O lançamento do chip ocorre no momento em que grandes fornecedores de nuvem como Microsoft, Amazon, e até mesmo laboratórios de IA como OpenAI e Anthropic trabalham em suas próprias linhas de semicondutores específicos para IA e softwares complementares para reduzir a dependência do domínio da Nvidia.

A notícia também chega em um momento particularmente vulnerável para a Nvidia, cujo CEO, Jensen Huang, admitiu no fim de semana ter tido um caso com uma pessoa apontada como suposta espiã chinesa.