गूगल ने एंथ्रोपिक को टीपीयू किराए पर दिया है, जिससे दोनों को लाभ होता है

ME AI संदेश, डोंगचा द्वारा मॉनिटर किए जाने पर, जब निविडा GPU की कमी है और विभिन्न प्रयोगशालाएँ कैलकुलेशन क्षमता को भरौर ले रही हैं और उच्च दीवारें बना रही हैं, तब भी गूगल अपने स्वयं के TPU चिप्स सेवा को बाहरी दुनिया के लिए जारी रख रहा है, जिसमें Anthropic की अनुसंधान टीम शामिल है। जब पिचाई (Sundar Pichai) से पूछा गया कि वे पूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ सुनिश्चित करने के लिए कैलकुलेशन क्षमता को क्यों नहीं बंद करते, तो उन्होंने पहली बार गूगल के व्यावसायिक तर्क और कैलकुलेशन पारिस्थितिकी को समझाया। गूगल क्लाउड का व्यावसायिक संचालन, वित्तीय और योजना स्तर पर, अपने स्वयं के मॉडल अनुसंधान टीम (गूगल DeepMind) से पूरी तरह से स्वतंत्र है। पिचाई के अनुसार, चिप सप्लाई शून्य-योग का खेल नहीं है: जब तक कि मुद्रणकर्ता पर्याप्त मात्रा में चिप्स का उत्पादन कर सकते हैं, तब तक स्वयं के मॉडल प्रशिक्षण और बाहरी कैलकुलेशन किराए पर देना एक साथ संभव है, और एक-दूसरे से संघर्ष मुक्त है। गहरी सोच में, प्रगतिशील टीमों के सीमा-उपयोग से, गूगल को अपने स्वयं के चिप सॉफ़्टवेयर-हार्डवेयर पारिस्थितिकी को पुनः परिभाषित करने के लिए अनुपम सामरिक मूल्य प्रदान होता है। पिचाई सीधे कहते हैं: "TPU का उपयोग सबसे प्रगतिशील अनुसंधान संस्थानों द्वारा करना, गूगल के लिए अगली पीढ़ी के सबसे मजबूत AI हार्डवेयर को डिज़ाइन और निर्मित करने की मुख्य प्रेरणा है।" प्रगतिशील चिप्स के पुनः-विकास का पथ संकेत करता है कि सबसे प्रगतिशील स्वयं-विकसित चिप्स कभी प्रयोगशाला में ही प्रतिबंधित होकर प्रकट नहीं हो सकते; इन्हें सीमा-दबाव में प्रगतिशील मॉडलों के माध्यम से भौतिक परीक्षणों और प्रदर्शन प्रतिक्रिया से होकर ही गुज़रना होगा। Anthropic के सुपर-स्केल मॉडल्स के संचालन से प्राप्त नेटवर्क टोपोलॉजी, मेमोरी थ्रूपुट, और संबंध-बंधनों की प्रतिक्रिया, सीधे अगली पीढ़ी TPU संरचना के प्रवाह-डिज़ाइन और कंपाइलर-अनुकूलन में मदद करती है। कैलकुलेशन हथियारबंदी प्रतिस्पर्धा की हालत से पता चलता है कि,चिप्स और मूलभूत पारिस्थितिकी के आपूर्तिकर्ता बनना, सिर्फ़चिप्स को अपने ही मशीन हॉल में कुंजीबद्ध करने की तुलना में, सामरिक पहलूओं में कहीं अधिक विस्तृत है। (स्रोत: BlockBeats)