Google Ironwood TPU Release: Nächstes-Generation AI-Accelerator für Machine-Learning-Arbeitslasten.

Google schlägt erneut zu! Bei der Google Cloud Next Konferenz 2025 hat Google sein siebentes Generation TPU – Ironwood, speziell für AI-Inference-Aufgaben entwickelt, vorgestellt, und seine Leistung ist absolut atemberaubend! Wie verrückt ist diese Aktualisierung? Lass uns reinhören! ⸻ Wie leistungsstark ist Ironwood? • **Einzelchip-Leistung** Die Spitzenleistung erreicht eine beeindruckende 4.614 TFLOPs (10-mal schneller als TPU v5p!

), bringt AI-Inference-Geschwindigkeiten auf neue Höhen • **Massives Speicherpotential** Jeder Chip verfügt über 192 GB HBM mit einer Bandbreite von 7,4 Tbps— 6-mal mehr Speicher und 4,5-mal mehr Bandbreite als die Vorgänger-Generation, was das Handhaben großer Datenmengen mühelos ermöglicht! • **Super-Cluster** Ein einzelner Pod enthält 9.216 Chips und liefert eine Gesamtleistung von 42,5 exaflops— 24-mal leistungsstärker als der weltweit größte Supercomputer! • **Doppelt so effizient** 2-mal energieeffizienter als Trillium und 30-mal besser als TPU v2! Energie sparen und umweltfreundlich bleiben!

Entwickelt für „Denkende“ KI Ironwood ist Googles erstes TPU speziell für AI-Inference konzipiert, ideal für das Ausführen von „denkenden“ KI wie großen Sprachmodellen (LLMs) und Mixture-of-Experts (MoE)-Modellen. Fortgeschrittene Modelle wie Gemini 2.5 und AlphaFold werden enorme Verbesserungen bei der Inference-Geschwindigkeit und -Kosten sehen!

⸻ Schlüsselausbaupunkte • **Ultra-Schnelle Verbindung** Die Kommunikationsgeschwindigkeit zwischen den Chips erreicht 1,2 Tbps, ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen mehreren Chips! • **Flüssigkeitskühlung** Unterstützt stabile Betriebsbedingungen für 9.216-Chip-Clusters ohne thermische Begrenzung! • **Software-Boost** Angetrieben durch Googles Pathways-System, verwaltet es mühelos Zehntausende von Chips—Entwicklererfahrung auf höchstem Niveau!

⸻ Google vs. Nvidia? Mit Ironwood setzt Google kräftig in der AI-Hardware-Rennen an, direkt gegen Nvidia’s Blackwell B200 GPU antretend! Google hat auch vLLM-Unterstützung angekündigt, was es ermöglicht, GPU-optimierte PyTorch-Aufgaben reibungslos auf TPUs auszuführen—unübertroffene Kosten-Wirkungs-Verhältnisse!

⸻ Wann kannst du es nutzen? Ironwood ist für Ende 2025 geplant, mit Google Cloud-Benutzern als Ersten, die Zugang haben! Es wird auch in Googles AI-Hypercomputer integriert werden—Frühling für AI-Entwickler steht bevor!

⸻ Googles Ironwood ist wirklich nächste Generation! Denkst du, dass Google dieses Mal Nvidia besiegen kann? Teile deine Gedanken in den Kommentaren!