گوگل از نسل هفتم تراشه‌های هوش مصنوعی خود با نام Ironwood TPU رونمایی کرد. این تراشه در مراکز داده‌ی ابری Google Cloud به‌کار گرفته می‌شود و گوگل آن را برای افزایش سرعت استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی (AI Inference) و کاهش مصرف انرژی طراحی کرده است. به گفته‌ی گوگل، Ironwood گام مهمی در رقابت مستقیم با NVIDIA، غول سخت‌افزار جهان، به‌شمار می‌آید.

Ironwood چیست و چه تفاوتی با نسل‌های قبلی دارد؟

Ironwood TPU جدیدترین پردازنده‌ی اختصاصی گوگل برای یادگیری ماشین (Machine Learning) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است. گوگل می‌گوید Ironwood تا چهار برابر سریع‌تر از نسل قبلی یعنی TPU v5e عمل می‌کند و در مصرف انرژی نیز دو برابر بهینه‌تر است.

یکی از قابلیت‌های کلیدی Ironwood، توانایی اتصال بیش از ۹٬۲۱۶ تراشه در قالب ساختار Pod است. این طراحی به گوگل کمک می‌کند مدل‌های عظیم هوش مصنوعی را با تاخیر کمتر و بازدهی بالاتر اجرا کند. مدل‌هایی مانند Gemini و Claude نیز با این معماری جدید، سریع‌تر و پایدارتر اجرا می‌شوند.

هدف اصلی: رقابت با NVIDIA و AMD

پیش از معرفی Ironwood، شرکت NVIDIA با تراشه‌های H100 و Blackwell B200 در صدر بازار پردازش هوش مصنوعی قرار داشت. گوگل حالا با Ironwood می‌خواهد کنترل بیشتری بر زنجیره‌ی سخت‌افزار خود داشته باشد و وابستگی‌اش به GPUهای خارجی را کاهش دهد.

علاوه بر استفاده داخلی، گوگل این تراشه را در اختیار مشتریان Google Cloud نیز قرار می‌دهد. شرکت Anthropic از نخستین مشتریان است که مدل Claude را روی Ironwood اجرا می‌کند.

نوآوری‌های فنی Ironwood TPU

گوگل برای افزایش عملکرد Ironwood از معماری چندلایه‌ی جدیدی بهره گرفته که شامل موارد زیر است:

• بهینه‌سازی مسیر داده (Data Path Optimization): کاهش تاخیر میان هسته‌های پردازشی

• افزایش پهنای باند حافظه: مناسب برای مدل‌های زبانی و تصویری سنگین

• خنک‌سازی مایع هوشمند (Liquid Cooling): حفظ دما و پایداری در بارهای پردازشی بالا

• هماهنگی کامل با TensorFlow و JAX: بهبود یکپارچگی میان نرم‌افزار و سخت‌افزار در محیط ابری

با این تغییرات، Ironwood اکنون یکی از کارآمدترین تراشه‌های هوش مصنوعی جهان محسوب می‌شود.

تأثیر Ironwood بر آینده‌ی صنعت هوش مصنوعی

عرضه‌ی Ironwood نشان می‌دهد گوگل در مسیر استقلال سخت‌افزاری از GPUهای سنتی حرکت می‌کند. این تراشه بخشی از استراتژی کلان گوگل برای توسعه‌ی زیرساخت هوش مصنوعی بومی و ابری است.

کارشناسان باور دارند اگر Ironwood همان عملکرد وعده‌داده‌شده را در مقیاس واقعی ارائه دهد، بازار پردازش هوش مصنوعی از سلطه‌ی NVIDIA فاصله می‌گیرد. چنین رقابتی می‌تواند هزینه‌ی پردازش مدل‌های زبانی را کاهش دهد و روند توسعه‌ی فناوری هوش مصنوعی را تسریع کند.

جمع‌بندی

IronwoodTPU فقط یک تراشه‌ی جدید نیست، بلکه نشان‌دهنده‌ی تغییر استراتژی گوگل در مسیر رقابت جهانی است. این تراشه می‌تواند آغازگر نسلی تازه از رقابت در حوزه‌ی پردازنده‌های هوش مصنوعی باشد — رقابتی که سرعت پیشرفت فناوری را چند برابر خواهد کرد.

rootnet.ir

AMD.com

سوالات متداول (FAQ)

1. TPU دقیقاً چه تفاوتی با TPU v5e دارد؟  تا ۴ برابر سریع‌تر عمل می‌کند و مصرف انرژی را تا ۲ برابر کاهش می‌دهد. همچنین از ساختار Pod با بیش از ۹٬۰۰۰ تراشه پشتیبانی می‌کند.
2. آیا  فقط برای گوگل است یا مشتریان هم می‌توانند از آن استفاده کنند؟ خیر، گوگل را در Google Cloud به مشتریان ارائه می‌دهد. شرکت‌هایی مثل Anthropic از اولین کاربران آن هستند.
3. آیا  جایگزین کامل GPUهای NVIDIA می‌شود؟ هنوز نه، اما گوگل با این تراشه وابستگی به GPUهای خارجی را کاهش می‌دهد و رقابت مستقیم را آغاز کرده است.
4. چه مدل‌های هوش مصنوعی با بهتر کار می‌کنند؟ مدل‌های بزرگ زبانی مثل Gemini و Claude با تاخیر کمتر و پایداری بیشتر روی اجرا می‌شوند.