La puce google Frozen v2 intègre Gemini dans le silicium

Google dévoile sa nouvelle puce Frozen v2 intégrant le modèle Gemini

Google développe une nouvelle puce nommée Frozen v2, qui intégrera directement son modèle de langage Gemini au niveau matériel. Cette initiative, rapportée par le média spécialisé The Information, vise à réduire les coûts d’inférence et à optimiser les serveurs internes de l’entreprise.

La conception de ce processeur dédié a pour objectif d’améliorer l’efficacité matérielle de Gemini, en diminuant la puissance de calcul nécessaire au fonctionnement du modèle. Cependant, il est important de préciser que cette puce ne remplacera pas les Tensor Processing Units (TPU) de Google, qui continueront à être utilisées pour d’autres tâches.

Un porte-parole de Google Cloud a souligné que l’entreprise conçoit son matériel et ses logiciels de manière intégrée, allant au-delà d’un simple CPU. L’équipe de Google DeepMind a finalement opté pour graver l’architecture dans le silicium afin d’éviter une obsolescence trop rapide, ce qui conférera à la puce Frozen v2 une flexibilité opérationnelle accrue.

Alphabet prévoit que cette nouvelle puce pourrait offrir une efficacité énergétique de 6 à 10 fois supérieure, produisant ainsi 6 à 10 fois plus de jetons par watt. Le déploiement de Frozen v2 est attendu pour 2028, et pourrait aider à atténuer la pénurie actuelle de puissance de calcul, qui a conduit Google Cloud à refuser certains contrats externes.

Cette initiative s’inscrit dans une stratégie plus large, justifiant les investissements massifs d’Alphabet dans l’intelligence artificielle, estimés entre 180 et 190 milliards de dollars pour l’année en cours. Google cherche également à réduire sa dépendance à NVIDIA, qui détient actuellement 80 % du marché des processeurs IA.

Enfin, il est à noter que Google n’est pas seul dans cette course aux puces. D’autres entreprises technologiques, comme OpenAI et Anthropic, développent également leurs propres processeurs pour répondre à la demande croissante en matière de calcul inférentiel.

Source : The Information

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