Vertailu: Nvidian GPU:t vs Googlen TPU:t — saatavuus, kustannukset ja suorituskyky. Miksi TPU nousee vaihtoehdoksi tekoälykiihdyttimiin ja muuttaa markkinaa?
© A. Krivonosov
Vuosien ajan tekoälymarkkinaa ovat hallinneet Nvidian grafiikkakiihdyttimet, de facto -standardi neuroverkkojen koulutuksessa ja ajossa. Viime aikoina kuva on kuitenkin alkanut elää: Google tuo yhä pontevammin esiin omia erikoistuneita TPU-prosessoreitaan, mikä horjuttaa voimasuhteita puolijohdeteollisuudessa. Koneoppimisen kuormille varta vasten suunnitellut sirut ovat vähitellen siirtymässä yhtiön omista järjestelmistä laajempaan käyttöön — liike, joka vaikuttaa entistä vähemmän lyhytaikaiselta kokeilulta ja yhä enemmän harkitulta suunnanmuutokselta.
Toimialalähteiden mukaan, joihin viittaa BODA.SU, Google harkitsee TPU-yksiköiden tarjoamista laajasti myös muille suurille toimijoille — ei vain pilven kautta, vaan myös pitkäaikaisvuokrauksena tai suoran laskentakapasiteetin muodossa. Tekoälymallien kehittäjät, jotka kamppailevat GPU-pulan ja korkeiden kustannusten kanssa, ovat jo osoittaneet kiinnostusta. Heille TPU:t alkavat näyttäytyä uskottavana vaihtoehtona, joka voi keventää riippuvuutta yhdestä toimittajasta ja varmistaa tasaisemman pääsyn resursseihin.
TPU:t erottuvat GPU:ista kapeamman erikoistumisensa ansiosta. Ne on optimoitu matriisilaskuille ja neuroverkoille tyypillisille operaatioille, mikä tuo energiatehokkuutta ja ripeää suorituskykyä tietyissä käyttötapauksissa. Google on hionut TPU-arkkitehtuuria lähes vuosikymmenen ajan ja kerännyt kokemusta omien palveluidensa läpi hakupalvelusta generatiivisiin malleihin — kokemus, joka nykyisin huomaamattomasti sävyttää tapaa, jolla yhtiö esittelee alustaa.
Nvidia säilyttää vahvan asemansa kypsän ekosysteeminsä ja ohjelmistotyökalujensa ansiosta, mutta TPU-pohjaisten vaihtoehtojen esiinmarssi viittaa uuden kilpailuvaiheen alkuun. Tekoälykiihdyttimien kenttä näyttää muovautuvan suuntaan, jossa useat alustat elävät rinnakkain ja suuret teknologiayhtiöt nojaavat yhä vahvemmin omiin siruihinsa. Ajan myötä tämä voi vauhdittaa tekoälypalveluiden kehitystä, keventää kustannuksia ja tehdä alasta vähemmän riippuvaisen yhdestä teknologisesta keskuksesta.