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报道:谷歌正在开发新款芯片,Gemini架构直接写入硅片,效率最高提升10倍

谷歌正在开发代号“Frozenv2”的专用芯片,将Gemini模型架构直接固化于硅片,推理效率可达现有自研芯片的6到10倍,最早2028年部署。此举旨在缓解内部算力紧张,该芯片是TPU之外的新分支,非替代品。

谷歌正在开发一款专为自家Gemini AI模型打造的服务器芯片,思路很直接:把模型架构直接“刻”进硅片里。换句话说,Gemini的部分逻辑不再靠软件实时计算,而是在硬件层面就固化好了。这步棋走对了,AI推理效率的提升可能相当可观。

报道:谷歌正在开发新款芯片,Gemini架构直接写入硅片,效率最高提升10倍

据科技媒体The Information周一报道,这款内部代号为“Frozen v2”的芯片,效率据称能达到现有自研芯片的6到10倍。最早有望在2028年投入实际部署。

为什么这么干?答案很简单:AI算力短缺。知情人士透露,谷歌内部算力紧张的问题已经相当严重,甚至引发了部门之间的矛盾,连部分外部客户的合作请求都不得不拒之门外。Frozen v2的应对策略是,把Gemini模型的部分决策逻辑预先固化在芯片里,运行时需要计算和搬运的数据量自然就少了。结果是,响应速度更快,单位算力的功耗也更低。

谷歌发言人在声明中表示,团队“一直在研究和探索新创新,以确保为用户和客户提供最高性能和效率”。当然,他们也留了余地:“并非每个项目都会进入量产,但这种严格的探索是我们全栈方法的核心。”

消息一出,市场反应很直接——谷歌股价周一盘中一度上涨3.7%,最终收涨1.52%。

专用推理芯片:效率优先的架构赌注

Frozen v2的核心设计思路,说白了就是把Gemini模型的底层架构永久性地刻进芯片里。这样一来,芯片在处理推理请求时,就不需要像通用芯片那样做大量实时决策,省去了很多中间环节。

报道称,用每单位功耗能处理的token数量来衡量,这块芯片的效率预计能达到谷歌最新一代自研AI芯片的6到10倍。这个差距,不是一点半点。

这套逻辑跟通用AI芯片完全是两码事。谷歌现有的张量处理器(TPU),和英伟达的GPU类似,设计时就要兼容多种AI模型,所以跑特定模型时,免不了要处理大量动态决策。Frozen v2的做法是,牺牲一部分通用性,换更高的运行效率。可以这样理解:它把一部分“想”的过程,提前变成了“做”的动作。

那么问题来了:到底要把多少信息固化在芯片里,才能在灵活性和效率之间找到最佳平衡点?知情人士指出,Frozen v2只能兼容与设计时采用相同底层架构的Gemini后续版本。这意味着,谷歌实际上是在押注——押注自己会长期沿用当前的Gemini模型架构。当然,芯片也支持模型权重的更新,也就是控制模型如何响应问题的参数设置,这一点谷歌已经明确表态。

项目沿革:从“全固化”到“弹性固化”

Frozen项目不是突然冒出来的想法。

报道称,它最早的前身是谷歌DeepMind首席科学家Jeff Dean主导的“原版Frozen”方案。那个方案更激进——打算直接把模型权重烧录进芯片。但后果也很明显:芯片只能服务于某一特定版本的Gemini模型,生命周期太短。这个方案最终被搁置了。

Frozen v2在此基础上做了调整,转向“弹性固化”的思路——固化的是模型架构,而不是具体权重。这样一来,效率优势保留下来了,芯片的使用周期也大大延长。

放眼行业,加拿大芯片初创公司Taalas采用了类似的设计理念,把特定AI模型硬编码进芯片,目前已经从Quiet Capital、富达等投资方融资超过2亿美元。SambaNova、d-Matrix,以及OpenAI、微软等公司也在开发推理芯片,但技术路径各有不同。英伟达则于去年12月斥资200亿美元,与推理芯片初创公司Groq达成技术授权协议,显然是想在推理市场进一步巩固自己的地位。

定位:TPU之外的新分支,而非替代品

谷歌明确表示,Frozen v2是TPU产品线之外的新分支,而不是替代现有自研芯片体系。TPU和英伟达GPU一样,属于通用AI芯片,兼容多种模型;Frozen v2则专为Gemini打造。两条产品线会并行发展。

谷歌目前也没有计划把Frozen v2的规模扩大到与TPU相当的体量。知情人士解释,因为部署规模相对有限,谷歌可以在项目后期再引入外部设计与制造合作伙伴,而不需要像重大产品发布那样提前大规模统筹。此外,这一代产品也被部分视作工程试验——为工程师积累开发更高专用化芯片的经验,尤其是在AI模型架构逐渐趋于稳定的背景下。

谷歌现有的自研芯片战略已经初见成效。今年,谷歌发布了第八代TPU,并开始直接向云计算客户销售,向英伟达的主导地位发起挑战。谷歌已经与Meta签署了数十亿美元规模的TPU租用协议,还在积极争取其他云服务提供商客户。知情人士表示,自主研发芯片已经让谷歌能够以更低成本运行Gemini模型——如果Frozen v2能成功,这个成本优势还会进一步放大。

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