Google vient de dévoiler sa nouvelle puce d’intelligence artificielle (IA). Elle s’appelle Trillium. C’est la sixième génération de son TPU (Tensor Processing Unit). Cette innovation marque une étape cruciale dans la course à l’IA. Google rivalise avec des géants comme Nvidia, Microsoft et Amazon. Trillium promet des performances exceptionnelles. Elle offre également une efficacité énergétique accrue. Cela ouvre de nouvelles perspectives pour l’IA dans le cloud et la recherche.
Trillium : Une Puce Conçue pour les Modèles d’IA Massifs
Google trillium est spécialement conçue pour exécuter des modèles d’IA de grande envergure. Elle surpasse même le modèle actuel Gemini. Lors de l’événement I/O à Mountain View, Google a présenté les améliorations apportées par cette nouvelle puce. Trillium offre une efficacité de calcul 4,7 fois supérieure par rapport au Cloud TPU v5e. Elle possède également une vitesse de mémoire et de connexion interne accrue.
Des Performances Inégalées et une Efficacité Énergétique Remarquable
La performance BF16 de Trillium atteint 925,9 téraflops. C’est une amélioration considérable par rapport au TPU V5e. De plus, Trillium est six fois plus économe en énergie que son prédécesseur. Cela en fait une option attrayante pour les applications gourmandes en ressources.
Une Architecture Innovante pour l’IA
Trillium est équipée de mémoire HBM de nouvelle génération. Il s’agit probablement de HBM3 ou HBM3e. Elles offrent une capacité et une vitesse de transfert de données accrues. Jusqu’à 256 puces Trillium peuvent être combinées en pods de serveurs. Les communications inter-puces sont doublées par rapport au TPU V5e.
La puce intègre également la troisième génération de SparseCores. C’est un composant intermédiaire plus proche de la mémoire à large bande passante. La majorité du traitement IA se déroule ici. Cette architecture innovante permet d’augmenter la bande passante. Elle réduit également les goulets d’étranglement. Cela améliore l’efficacité du traitement de l’IA.
SparseCores : L’Innovation au Cœur de Trillium
Les SparseCores sont un élément clé de l’architecture de Trillium. Ils permettent de traiter les données directement en mémoire, réduisant ainsi les transferts de données et les goulets d’étranglement. Cette approche novatrice améliore considérablement l’efficacité du traitement de l’IA, en particulier pour les modèles de grande taille.
TensorCores : La Puissance de Calcul de Trillium
En plus des SparseCores, Trillium intègre également des TensorCores. Ces unités de calcul spécialisées sont optimisées pour les opérations matricielles, qui sont essentielles dans de nombreux modèles d’IA. Les TensorCores permettent à Trillium d’atteindre des performances de calcul exceptionnelles, nécessaires pour entraîner et exécuter les modèles d’IA les plus avancés.
L’Hypercomputer : Un Supercalculateur Dédié à l’IA
Google trillium est au cœur de l’Hypercomputer AI de Google. C’est un supercalculateur conçu pour optimiser les performances des TPUs. Il combine calcul, stockage en réseau et logiciels. Il s’adapte ainsi aux différentes utilisations et planifications de l’IA. L’Hypercomputer comprend également une pile d’applications et d’outils. Ils servent à concevoir, améliorer, déployer et orchestrer des modèles d’IA.
Flexibilité et Adaptabilité de l’Hypercomputer
L’Hypercomputer offre une grande flexibilité grâce à ses différents modes de fonctionnement. Le système de “Calendrier” respecte des délais stricts sur le début des projets. Le modèle “Flex Start” assure des garanties sur le moment où un projet sera terminé. Cette adaptabilité permet de répondre aux besoins variés des utilisateurs de l’IA.
Disponibilité et Impact sur le Marché
Les puces Trillium seront disponibles sur Google Cloud. Google n’a pas précisé la date de disponibilité. Ces puces seront un produit haut de gamme. Leur prix sera supérieur à celui des TPU V5. L’efficacité économique des GPU basés sur le cloud pourrait attirer les clients vers Trillium. Les clients actuels utilisant des modèles IA sur Vertex pourraient migrer vers Trillium. Vertex est une plateforme IA de Google Cloud. Les puces Trainium d’Amazon Web Services et les puces Maia d’Azure de Microsoft sont également utilisées principalement pour l’inférence.
Google et Nvidia : Une Collaboration Stratégique
Google a toujours promu ses TPUs comme une alternative IA aux GPU de Nvidia. L’entreprise a publié des articles de recherche comparant les performances des TPUs avec les GPU équivalents de Nvidia. Récemment, Google a annoncé qu’il hébergerait le dernier GPU de Nvidia, le B200. Il hébergera également des boîtiers DGX spécialisés comprenant les GPU Blackwell. Nvidia a récemment acquis Run.ai. Cette acquisition permettra à Nvidia de maintenir sa propre pile logicielle séparée de celle de Google tout en utilisant des modèles IA.
L’IA : Une Arme à Double Tranchant pour la Cybersécurité
Si l’IA ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche et le cloud, elle soulève également des questions cruciales en matière de cybersécurité. Pour en savoir plus sur les implications de l’IA dans ce domaine, consultez notre article “L’IA et la Cybersécurité“.
Conclusion
Google Trillium représente une avancée majeure dans le domaine de l’IA. Ses performances exceptionnelles, son efficacité énergétique et son architecture innovante en font un outil puissant pour la recherche et le développement de modèles d’IA. Cependant, il est essentiel de rester vigilant quant aux défis liés à la sécurité et à l’éthique de l’IA. Cela garantira que cette technologie soit utilisée de manière responsable et bénéfique pour tous.
