L’AI Hypercomputer offre una capacità senza precedenti. Sfruttando oltre 100.000 chip Trillium interconnessi da una rete Jupiter è in grado di garantire una larghezza di banda bidirezionale di 13 Petabit al secondo. Suddetta configurazione permette un addestramento distribuito rapido ed efficiente. Ciò accelerando i tempi di elaborazione e riducendo le risorse necessarie per completare anche le operazioni più complesse.
Rispetto alla generazione precedente, Trillium segna un miglioramento straordinario. Le prestazioni di addestramento sono quadruplicate. L’efficienza energetica è aumentata significativamente e le capacità di calcolo per chip hanno registrato un incremento di quasi cinque volte. Mentre la memoria
e la larghezza di banda tra i chip sono state raddoppiate. Dettagli che garantiscono un flusso di dati più veloce e prestazioni complessive superiori. Tali progressi si riflettono anche in una riduzione dei costi operativi. Ciò rendono Trillium una soluzione ideale per aziende di ogni dimensione che cercano di sfruttare il potenziale dell’AI senza rinunciare all’efficienza economica.Google ha inoltre ottimizzato il software che accompagna suddetta infrastruttura. Ciò è stato possibile migliorando il compilatore XLA e integrando profondamente framework popolari. Come JAX, PyTorch e TensorFlow. Tali strumenti permettono agli sviluppatori di sfruttare appieno le potenzialità delle TPU. Facilitando così la transizione verso soluzioni AI di ultima generazione e consentendo loro di raggiungere risultati prima inimmaginabili. Considerando quanto detto, Google ha sottolineato come tale tecnologia rappresenti non solo un salto evolutivo per la propria infrastruttura. Si tratta di un’opportunità per le aziende di innovare più rapidamente e con maggiore efficienza.