主要观点总结
本文主要介绍了谷歌和OpenAI在人工智能领域的最新进展。谷歌发布了Gemini 2.0多模态大模型，其背后使用的是Trillium芯片，该芯片在AI训练方面有着显著的提升。文章还详细描述了Trillium芯片在AI训练、推理性能、性价比等方面的优势，以及其在扩展效率、多模态交互等方面的突破。与此相比，OpenAI在自研芯片方面的尝试尚未有明确的进展。
关键观点总结
关键观点1: 谷歌发布了Gemini 2.0，是一个多模态大模型，能输入和生成语言、声音、图片、视频等。
Gemini 2.0具有非常低的实时、无卡顿的多模态交互特性。
关键观点2: 谷歌的Trillium芯片是用来训练Gemini 2.0的，它是第6代TPU，在训练效率、推理吞吐量、能源效率等方面有显著提升。
Trillium芯片实现了高效的协同工作，即使在超大规模模型训练中也能保持高扩展效率。
关键观点3: Trillium芯片通过软硬件协同优化，在训练密集型和专家混合（MoE）模型时展现出强大的性能提升。
相较于上一代Cloud TPU v5e，Trillium在训练LLM和MoE模型时实现了高达4倍和3.8倍的加速性能。
关键观点4: Trillium芯片还优化了推理性能和调度，满足多步推理需求，它在图像扩散模型和密集型大语言模型的推理性能上表现出色。
Trillium还注重每美元性能的优化，降低了生成图像的成本。
关键观点5: 相比OpenAI的自研芯片尝试，谷歌的Trillium芯片展现了显著的优势，能够在扩展至数十万颗芯片时仍能保持高效的性能。
谷歌的Trillium芯片已成为行业新标杆，展现了其在AI基础设施领域的独特优势。
文章预览
最近真是 AI 圈的大年三十初一初二初啊。。。。。 各个大厂都争先恐后的整花活！ OpenAI 放出了 o1 Pro 、 GPT-4o 高级语音 、 GPTCanavas ，就跟孔雀开屏一样 ～ 谷歌最近的大动作是发布了 Gemini 2.0 嘛！2.0 比 1.5 版本快一倍，而且是原生的多模态大模型，能输入和生成语言、声音、图片、视频等。 而且， 最受大家震撼的是超级超级低的实时，无卡顿的多模态交互！ 只能说非常牛，小瑶灰常好奇究竟咋做到的，然后就去扒了下训练背后的故事，结果！小瑶发现谷歌真正牛的是用来训练 Gemini 2.0 的芯片 Trillium！即第 6 代 TPU，比上一代 TPU 5e 性能提升可以说非常非常显著了！ 训练效率提高 4 倍以上 推理吞吐量提高 3 倍 能源效率提高 67% 每块芯片的峰值计算性能显著提升 4.7 倍 高带宽内存 (HBM) 容量加倍- 芯片间互连 (ICI) 带宽加倍 单个 Jupiter 网络结构中有 10
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