Google работает над созданием специализированного серверного процессора Frozen v2, который переносит архитектуру нейросети Gemini непосредственно на уровень «железа». Ожидается, что интеграция алгоритмов в кремний обеспечит прирост энергоэффективности в 6–10 раз по сравнению с текущими тензорными процессорами (TPU). Запуск проекта запланирован на 2028 год, что позволит компании существенно снизить затраты на инференс.
Переход к специализированной архитектуре чипов отражает стремление Google оптимизировать инфраструктуру для работы с крупными языковыми моделями. В отличие от универсальных GPU, Frozen v2 проектируется под конкретные вычислительные паттерны Gemini, что минимизирует задержки при передаче данных между памятью и вычислительными блоками. Это решение может стать ключевым фактором в конкурентной борьбе с OpenAI и Anthropic, позволяя предлагать более выгодные тарифы на использование API.
Разработка собственного «железа» является частью долгосрочной стратегии Google по вертикальной интеграции ИИ-технологий. Ожидается, что внедрение Frozen v2 позволит компании масштабировать свои сервисы с меньшими капитальными затратами на электроэнергию и охлаждение дата-центров, что критически важно при росте сложности современных моделей.
Ключевые факты
- Проект Frozen v2 нацелен на повышение эффективности инференса в 6–10 раз относительно текущих TPU.
- Архитектура нейросети Gemini будет реализована непосредственно на аппаратном уровне чипа.
- Планируемый срок выхода технологии на рынок — 2028 год.
- Основная цель разработки — снижение операционных расходов на ИИ-инференс и получение конкурентного преимущества в стоимости услуг.