Ускорители Blackwell компании NVIDIA опередили в бенчмарках MLPerf Training 4.1 чипы H100 более чем в 2,2 раза, сообщил The Register. По словам NVIDIA, более высокая пропускная способность памяти в Blackwell также сыграла свою роль. Тесты были проведены с использование собственного суперкомпьютера NVIDIA Nyx на базе DGX B200.

Новые ускорители имеют примерно в 2,27 раза более высокую пиковую производительность в вычисления FP8, FP16, BF16 и TF32, чем системы H100 последнего поколения. B200 показал в 2,2 раза более высокую производительность при тюнинге модели Llama 2 70B и в два раза большую производительность при предварительном обучении (Pre-training) модели GPT-3 175B. Для рекомендательных систем и генерации изображений прирост составил 64 % и 62 % соответственно.

Компания также отметила преимущества используемой в B200 памяти HBM3e, благодаря которой бенчмарк GPT-3 успешно отработал всего на 64 ускорителях Blackwell без ущерба для производительности каждого GPU, тогда как для достижения такого же результата понадобилось бы 256 ускорителей H100. Впрочем, про Hopper компания тоже не забывает — в новом раунде компания смогла масштабировать тест GPT-3 175B до 11 616 ускорителей H100.

Источник изображений: NVIDIA

Компания отметила, что платформа NVIDIA Blackwell обеспечивает значительный скачок производительности по сравнению с платформой Hopper, особенно при работе с LLM. В то же время чипы поколения Hopper по-прежнему остаются актуальными благодаря непрерывным оптимизациям ПО, порой кратно повышающим производительность в некоторых задач. Интрига в том, что в этот раз NVIDIA решила не показывать результаты GB200, хотя такие системы есть и у неё, и у партнёров.

В свою очередь, Google представила первые результаты тестирования 6-го поколения TPU под названием Trillium, о доступности которого было объявлено в прошлом месяце, и второй раунд результатов ускорителей 5-го поколения TPU v5p. Ранее Google тестировала только TPU v5e. По сравнению с последним вариантом, Trillium обеспечивает прирост производительности в 3,8 раза в задаче обучения GPT-3, отмечает IEEE Spectrum.

Если же сравнивать результаты с показателями NVIDIA, то всё выглядит не так оптимистично. Система из 6144 TPU v5p достигла контрольной точки обучения GPT-3 за 11,77 мин, отстав от системы с 11 616 H100, которая выполнила задачу примерно за 3,44 мин. При одинаковом же количестве ускорителей решения Google почти вдвое отстают от решений NVIDIA, а разница между v5p и v6e составляет менее 10 %.

Источник изображения: Google

В тесте Stable Diffusion система из 1024 TPU v5p заняла второе место, завершив работу за 2,44 мин, тогда как система того же размера на основе NVIDIA H100 справилась с задачей за 1,37 мин. В остальных тестах на кластерах меньшего масштаба разрыв остаётся примерно полуторакратным. Впрочем, Google упирает на масштабируемость и лучшее соотношение цены и производительности в сравнении как с решениями конкурентов, так и с собственными ускорителями прошлых поколений.

Также в новом раунде MLPerf появился единственный результат измерения энергопотребления во время проведения бенчмарка. Система из восьми серверов Dell XE9680, каждый из которых включал восемь ускорителей NVIDIA H100 и два процессора Intel Xeon Platinum 8480+ (Sapphire Rapids), в задаче тюнинга Llama2 70B потребила 16,38 мДж энергии, потратив на работу 5,05 мин. — средняя мощность составила 54,07 кВт.

Компания Google сообщила о том, что её новейшие ИИ-ускорители TPU v6 с кодовым именем Trillium доступны клиентам для ознакомления в составе облачной платформы GCP. Утверждается, что на сегодняшний день новинка является самым эффективным решением Google по соотношению цена/производительность.

Официальная презентация Trillium состоялась в мае нынешнего года. Изделие оснащено 32 Гбайт памяти HBM с пропускной способностью 1,6 Тбайт/с, а межчиповый интерконнект ICI обеспечивает возможность передачи данных со скоростью до 3,58 Тбит/с (по четыре порта на чип). Задействованы блоки SparseCore третьего поколения, предназначенные для ускорения работы с ИИ-моделями, которые используются в системах ранжирования и рекомендаций.

Источник изображений: Google

Google выделяет ряд существенных преимуществ Trillium (TPU v6e) перед ускорителями TPU v5e:

• Более чем четырёхкратное повышение производительности при обучении ИИ-моделей;
• Увеличение производительности инференса до трёх раз;
• Улучшение энергоэффективности на 67 %;
• Повышение пиковой вычислительной производительности в расчёте на чип в 4,7 раза;
• Двукратное увеличение ёмкости HBM;
• Удвоение пропускной способности межчипового интерконнекта ICI.

Один узел включает восемь ускорителей TPU v6e (в двух NUMA-доменах), два неназванных процессора (суммарно 180 vCPU), 1,44 Тбайт RAM и четыре 200G-адаптера (по два на CPU) для связи с внешним миром. Отмечается, что посредством ICI напрямую могут быть объединены до 256 изделий Trillium, а агрегированная скорость сетевого подключение такого кластера (Pod) составляет 25,6 Тбит/с. Десятки тысяч ускорителей могут быть связаны в масштабный ИИ-кластер благодаря платформе Google Jupiter с оптической коммутацией, совокупная пропускная способность которой достигает 13 Пбит/с. Trillium доступны в составе интегрированной ИИ-платформы AI Hypercomputer.

Заявляется, что благодаря ПО Multislice Trillium обеспечивается практически линейное масштабирование производительности для рабочих нагрузок, связанных с обучением ИИ. Производительность кластеров на базе Trillium может достигать 91 Эфлопс на ИИ-операциях: это в четыре раза больше по сравнению с самыми крупными развёртываниями систем на основе TPU v5p. BF16-производительность одного чипа TPU v6e составляет 918 Тфлопс, а INT8 — 1836 Топс.

В бенчмарках Trillium по сравнению с TPU v5e показал более чем четырёхкратное увеличение производительности при обучении моделей Gemma 2-27b, MaxText Default-32b и Llama2-70B, а также более чем трёхкратный прирост для LLama2-7b и Gemma2-9b. Кроме того, Trillium обеспечивает трёхкратное увеличение производительности инференса для Stable Diffusion XL (по отношению к TPU v5e). По соотношению цена/производительность TPU v6e демонстрирует 1,8-кратный рост по сравнению с TPU v5e и примерно двукратный рост по сравнению с TPU v5p. Появится ли более производительная модификация TPU v6p, не уточняется.

Согласно отчету DIGITIMES Research, в 2024 году глобальные поставки ИИ ASIC собственной разработки для ЦОД, как ожидается, достигнут 3,45 млн единиц, а доля рынка Google вырастет до 74 %. Как сообщают аналитики Research, до конца года Google начнёт массовое производство нового поколения ИИ-ускорителей TPU v6 (Trillium), что ещё больше увеличит её присутствие на рынке.

В 2023 году доля Google на рынке ИИ ASIC собственной разработки для ЦОД оценивалась в 71 %. В отчёте отмечено, что помимо самой высокой доли рынка, Google также является первым из трёх крупнейших сервис-провайдеров в мире, кто разработал собственные ИИ-ускорители. Первый TPU компания представила в 2016 году. Ожидается, что TPU v6 будет изготавливаться с применением 5-нм процесса TSMC, в основном с использованием 8-слойных чипов памяти HBM3 от Samsung.

Также в отчёте сообщается, что Google интегрировала собственную архитектуру оптического интерконнекта в кластеры TPU v6, позиционируя себя в качестве лидера среди конкурирующих провайдеров облачных сервисов с точки зрения внедрения технологий и масштаба развёртывания. Google заменила традиционные spine-коммутаторы на полностью оптические коммутаторы Jupiter собственной разработки, которые позволяют значительно снизить энергопотребление и стоимость обслуживания ИИ-кластеров TPU POD по сравнению с решениями Broadcom или Mellanox.

Источник изображения: cloud.google.com

Кроме того, трансиверы Google получил ряд усовершенствований, значительно нарастив пропускную способность. Если в 2017 году речь шла о полнодуплексном 200G-решении, то в этом году речь идёт уже о 800G-решениях с возможностью модернизации до 1,6T. Скорость одного канала также существенно выросла — с 50G PAM4 в 2017 году до 200G PAM4 в 2024 году.

В огромной лаборатории в штаб-квартире Google в Маунтин-Вью (Калифорния, США) установлены сотни серверных стоек с ИИ-ускорителями TPU (Tensor Processing Unit) собственной разработки, с помощью которых производится обучение больших языковых моделей, пишет ресурс CNBC, корреспонденту которого компания устроила небольшую экскурсию.

Первое поколение Google TPU, созданное ещё в 2015 году, и представляет собой ASIC для обработки ИИ-нагрузок. Сейчас компания использует такие, хотя и более современные ускорители для обучения и работы собственного чат-бота Gemini. С 2018 года TPU Google доступны облачным клиентам компании. В июле этого года Apple объявила, что использует их для обучения моделей ИИ, лежащих в основе платформы Apple Intelligence.

TPU v1 (Источник изображений здесь и далее: Google)

«В мире есть фундаментальное убеждение, что весь ИИ, большие языковые модели, обучаются на (чипах) NVIDIA, и, конечно, на решения NVIDIA приходится львиная доля объёма обучения. Но Google пошла по собственному пути», — отметил гендиректор Futurum Group Дэниел Ньюман (Daniel Newman). Благодаря расширению использованию ИИ подразделение Google Cloud увеличило доход, и в последнем квартальном отчёте холдинг Alphabet сообщил, что выручка от облачных вычислений выросла на 29 %, впервые превысив $10 млрд за квартал.

Google была первым провайдером облачных вычислений, создавшим кастомные ИИ-чипы. Лишь спустя три года Amazon Web Services анонсировала свой первый ИИ-ускоритель Inferentia, Microsoft представила ИИ-ускоритель Azure Maia 100 в ноябре 2023 года, а в мае того же года Meta✴ рассказала об семействе MTIA. Однако лидирует на рынке генеративного ИИ компания OpenAI, обученная на ускорителях NVIDIA, тогда как нейросеть Gemini была представлена Google спустя год после презентации ChatGPT.

В Google рассказали, что впервые задумались о создании собственного чипа в 2014 году, когда в руководстве решили обсудить, насколько большими вычислительными возможностями нужно обладать, чтобы дать возможность всем пользователям поговорить с поиском Google в течение хотя бы 30 с каждый день. По оценкам, для этого потребовалось бы удвоить количество серверов в дата-центрах. «Мы поняли, что можем создать специальное аппаратное обеспечение, <…> в данном случае тензорные процессоры, для обслуживания [этой задачи] гораздо, гораздо более эффективно. Фактически в 100 раз эффективнее, чем было бы в противном случае», — отметил представитель Google.

С выходом второго поколения TPU в 2018 году Google расширила круг выполняемых чипом задач, добавив к инференсу обучение ИИ-моделей. Процесс создания ИИ-ускорителя не только отличается высокой сложностью, но и требует больших затрат. Так что реализация таких проектов в одиночку не по силам даже крупным гиперскейлерам. Поэтому с момента создания первого TPU Google сотрудничает с разработчиком чипов Broadcom, который также помогает её конкуренту Meta✴ в создании собственных ASIC. Broadcom утверждает, что потратила более $3 млрд в рамках реализации совместных проектов.

В рамках сотрудничества Google отвечает за собственно вычислительные блоки, а Broadcom занимается разработкой I/O-блоков, SerDes и иных вспомогательных компонентов, а также упаковкой. Самы чипы выпускаются на TSMC. С 2018 года в Google трудятся ещё одни кастомные чипы — Video Coding Unit (VCU) Argos, предназначенной для обработки видео.

Что касается TPU, то в этом году клиентам Google будет доступно шестое поколение TPU Trillium. Более того, им станут доступны и первые Arm-процессоры Axion собственной разработки. Google выходит на этот рынок с большим отставанием от конкурентов. Amazon выпустила первый собственный процессор Graviton в 2018 году, Alibaba Yitian 710 появились в 2021 году, а Microsoft анонсировала Azure Cobalt 100 в ноябре. Все эти чипы основаны на архитектуре Arm — более гибкой и энергоэффективной альтернативе x86.

Энергоэффективность имеет решающее значение. Согласно последнему экологический отчёту Google, с 2019 по 2023 год выбросы компании выросли почти на 50 %, отчасти из-за увеличения количества ЦОД для ИИ-нагрузок. Для охлаждения ИИ-серверов требуется огромное количество воды. Именно поэтому начиная с третьего поколения TPU компания использует прямое жидкостное охлаждение, которое только теперь становится практически обязательным для современных ИИ-ускорителей вроде NVIDIA Blackwell.

Облачная платформа Google Cloud, по сообщению TechCrunch, развернула выделенный субсидируемый кластер для ИИ-стартапов, которые поддерживаются венчурным фондом Y Combinator. Предполагается, что данная инициатива поможет Google привлечь в своё облако перспективные компании, которым в будущем могут понадобиться значительные вычислительные ресурсы.

Отмечается, что для ИИ-стартапов на ранней стадии одной из самых распространённых проблем является ограниченная доступность вычислительных мощностей. Крупные предприятия обладают достаточными финансами для заключения многолетних соглашений с поставщиками облачных услуг на доступ к НРС/ИИ-сервисам. Однако у небольших фирм с этим возникают сложности. Ожидается, что Google Cloud поможет в решении данной проблемы.

Google предоставит выделенный кластер с приоритетным доступом для стартапов Y Combinator. Платформа базируется на ускорителях NVIDIA и тензорных процессорах (TPU) самой Google. Каждый участник программы получит кредиты на сумму $350 тыс. для использования облачных сервисов Google в течение двух лет. Кроме того, Google предоставит стартапам кредиты в размере $12 тыс. на расширенную поддержку и бесплатную годовую подписку Google Workspace Business Plus. Молодые компании также смогут консультироваться с экспертами Google в области ИИ.

Источник изображения: Google

Оказав поддержку ИИ-стартапам, Google в дальнейшем сможет рассчитывать на заключение с ними долгосрочных контрактов на обслуживание. Говорится, что за последние 18 лет примерно 5 % стартапов Y Combinator стали единорогами с оценкой $1 млрд и более. Такие компании могут принести облачной платформе Google значительную выручку в случае заключения соглашения о сотрудничестве. С другой стороны, фонд Y Combinator сможет привлечь больше перспективных ИИ-проектов, предлагая вычислительные ресурсы Google вместе со своей поддержкой.

Аналогичные программы есть и у других игроков. Так, венчурный инвестор Andreessen Horowitz (a16z) тоже запасается ИИ-ускорителями, чтобы стать более привлекательным для ИИ-стартапов. AWS предлагает ИИ-стартапам доступ к облаку и сервисам, а Alibaba Cloud готова предоставить ресурсы в обмен на долю в стартапе. Сама Google на днях наняла основателей стартапа Character.AI и лицензировал его модели. Стартапу, по-видимому, не хватило средств на ИИ-ускорители для дальнейшего развития.

ИИ-инфраструктура Apple Private Cloud Compute использует не только базовую ИИ-модель собственной разработки и серверы Apple для инференса, работающие на собственных чипах Apple, но и облако Google Cloud Compute, обратил внимание ресурс HPCWire.

Сведения об ML-платформе Apple AXLearn указывают на гибридный подход к работе с ИИ, при котором Apple объединяет свои собственные серверы с возможностями Google Cloud, сообщил HPCwire, отметив, что новая инфраструктура является для Apple большим шагом вперёд. Например, Google и Microsoft, активно работают над развёртыванием ИИ ещё с конца 2022 года. Выпуск собственных систем знаменует возвращение Apple в сектор серверного оборудования после того, как в 2011 году она прекратила выпуск Xserve.

Источник изображения: Apple

Apple сообщила в своём блоге, что AXLearn использует фреймворк Google JAX и компилятор XLA и позволяет обучать модели с высокой эффективностью и масштабируемостью на различном оборудовании и облачных платформах, включая фирменные ИИ-ускорители Google TPU, а также облачные и локальные ускорители на базе GPU (конкретные модели не уточняются). У Apple есть две новые собственные ИИ-модели, одна из которых имеет 3 млрд параметров и используется для ИИ приложений на устройствах, а также более крупная LLM для запуска на серверах.

Модели, разработанные с помощью фреймворка TensorFlow, созданного Google, были обучены на TPU Google. При этом AXLearn включает оркестратор, который пока работает только с Google Cloud. Впрочем, Apple оговаривается, что «теоретически его можно расширить для работы на платформах других облачных провайдеров». Инференс же выполняется исключительно на собственных серверах компании, причём для обработки запроса пользователя каждый раз создаётся новый временный инстанс, который безвозвратно удаляется вместе с данными после завершения задачи, а для передачи информации используется сквозное шифрование.

Apple в рамках объявленного на WWDC 2024 сотрудничества c OpenAI интегрирует чат-бот ChatGPT в голосового помощника Siri, а также в другие инструменты iOS и остальных платформ. Поскольку существуют риски утечки данных на сторонней платформе, устройства Apple будут направлять запрос на разрешение пользователя отправлять данные в ChatGPT.

В прошлом месяце компания Google анонсировала долгожданный серверный CPU на архитектуре Arm. Впрочем, как сообщает The Register, она уже оказалась третьей на рынке процессоров для ЦОД (сюда входят не только CPU, но и GPU, TPU и иные ускорители). Согласно отчёту TechInsights, компания теперь уступает только NVIDIA и Intel и давно обогнала AMD.

Источник изображения: Google

Как и другие крупные облачные операторы, IT-гигант выпускает собственные чипы TPU, шестое поколение которых было представлено на прошлой неделе. Хотя на сторону их не продают, компания заказывает огромные партии TPU для оснащения собственных ЦОД — только в прошлом году речь шла о 2 млн штук. Ключевым партнёром Google в создании кастомного «кремния» является Broadcom.

Поставки TPU нарастают с каждым поколением, следуя за ростом самой компании. После премьеры TPU v4 в 2021 году в связи с развитием больших языковых моделей (LLM) объём полупроводникового бизнеса Google значительно вырос. TPU применяются компанией для внутренних задач, а ускорители NVIDIA — для облака. В TechInsights считают, что на сегодняшний день у Google имеется крупнейшая в отрасли база установленных ИИ-ускорителей и самая масштабная ИИ-инфраструктура.

Источник изображения: TechInsights

В прошлом году на серверным рынке произошла «масштабная коррекция запасов» — гиперскейлеры увеличили срок службы оборудования, отложив замену серверов общего назначения и повысив капитальные затраты на ИИ-серверы и ускорители NVIDIA. Аналитики Omdia говорят о таких тенденциях на рынке что в прошлом, что в начале этого года. В TechInsights считают, что по итогам I квартала 2024 года Google сможет догнать или даже перегнать Intel по доле на этом рынке.

Конечно, Google — не единственная облачная компания, разрабатывающая собственные чипы. Microsoft работает над серверным CPU Azure Cobalt и ИИ-ускорителями Maia 100. AWS и вовсе годами использует собственные Arm-процессоры Graviton и ИИ-ускорители серий Trainium и Inferentia. В прошлогоднем докладе Bernstein Research сообщалось, что архитектуру Arm используют уже около 10 % серверов по всему миру, а более 50 % из них внедряется AWS. Softbank в начале 2023 года говорила о том, что Arm захватила 5 % облачного рынка.

Источник изображения: TechInsights

Впрочем, с появлением процессоров TPU V5e и TPU V5p решения Google будут использоваться всё шире из-за «взрывного роста» больших языковых моделей вроде Gemini. В 2024 году у Google появится Arm-процессор Axion. И его внедрение, по мнению TechInsights, будет происходить намного быстрее, чем Graviton, поскольку у Google уже имеется программная инфраструктура для такого чипа. Всё это необходимо компании, чтобы идти в ногу с AWS, Microsoft и, в меньшей степени, Alibaba. При этом в докладе упоминается, что рынок полупроводников для ЦОД быстро меняется — раньше на нём доминировала Intel с архитектурой x86. Теперь его структура определяется потребностями ИИ-систем.

Google успешно занимается разработкой ИИ-ускорителей порядка 10 лет. В прошлом году компания заявила, что четвёртое поколение TPU в связке с фирменными оптическими коммутаторами превосходит кластеры на базе NVIDIA A100 с интерконнектом InfiniBand, а к концу того же года было представлено уже пятое поколение, причём в двух вариантах: энергоэффективные TPU v5e для малых и средних ИИ-моделей и высокопроизводительные TPU v5p для больших моделей.

Сбавлять темпа компания явно не собирается — не прошло и полугода, как было анонсировано последнее, шестое поколение TPU, получившее, наконец, собственное имя — Trillium. Клиентам Gooogle Cloud новинка станет доступна до конца этого года, в том числе в составе AI Hypercomputer. Сведений об архитектуре и особенностях Trillium пока не очень много, но согласно заявлениям разработчиков, он в 4,7 раза быстрее TPU v5e.

Источник: The Verge

Ранее аналитик Патрик Мурхед (Patrick Moorhead) опубликовал любопытное фото, на котором глава подразделения кастомных чипов Broadcom держит в руках некий XPU, разработанный для «крупной ИИ-компании». Не исключено, что сделан он именно для Google. На снимке видна чиплетная сборка из двух крупных кристаллов в окружении 12 стеков HBM-памяти. Любопытно и то, что TPU v6 нарекли точно так же, как и проект Arm шестилетней давности по созданию нового поколения ИИ-ускорителей.

Пропускная способность 32 Гбайт набортной HBM-памяти составляет 1,6 Тбайт/с. Межчиповый интерконнект ICI имеет пропускную способность до 3,2 Тбит/с, хотя в TPU v5p скорости ICI уже 4,8 Тбит/с. По словам Google, новый чип получился на 67% энергоэффективнее TPU v5e. Складывается ощущение, что компания сознательно избегает сравнения с TPU v5p. Но это объяснимо, поскольку заявленный почти пятикратный прирост производительности в сравнении с TPU v5e даёт примерно 926 Тфлопс в режиме BF16 и 1847 Топс в INT8, что практически вдвое выше показателей TPU v5p.

Кластер Google на базе TPU v5e. Источник: Google

При этом компания не бравирует высокими цифрами в INT4/FP4, как это делает NVIDIA в случае с Blackwell. Согласно опубликованным данным, прирост производительности достигнут за счёт расширения блоков перемножения матриц (MXU) и прироста тактовой частоты. В новом TPU также использовано новое, третье поколение блоков SparseCore, предназначенных для ускорения работы с ИИ-модели, часто использующихся в системах ранжирования и рекомендаций.

Масштабируется Trillium практически так же, как TPU v5e — в составе одного блока («пода») могут работать до 256 чипов. Эти «поды» формируют кластер с технологией Multislice, позволяющий задействовать в одной задаче до 4096 чипов. В таких кластерах на помощь приходят DPU Titanium, берущие на себя обслуживание IO-операций, сети, виртуализации, безопасности и доверенных вычислений. Размеры кластера могут достигать сотен «подов».

Кластер Google на базе TPU v5p. Источник: Google

Google полагает, что TPU v6 готовы к приходу ИИ-моделей нового поколения и имеет для этого все основания: ориентировочно каждый Trillium с его 32 Гбайт быстрой памяти может оперировать примерно 30 млрд параметров, а речь, напомним, в перспективе идёт о десятках тысяч таких чипов в одном кластере. В качестве интерконнекта в таких системах используется платформа Google Jupiter с оптической коммутацией, совокупная пропускная способность которой уже сейчас превышает 6 Пбайт/с.

Компания Singular Computing отозвала иск к Google на сумму в несколько миллиардов долларов — техногиганта обвиняли в нарушении патентных прав, связанных с чипами для ИИ-вычислений. Как сообщает The Register, в Google согласились на компенсацию, а сам иск уже отозван. В Google выразили удовлетворение тем, что пятилетнее разбирательство завершилось.

В материалах суда, касающихся мирового соглашения, информация о сумме отсутствует, но в предшествовавших судебному разбирательству документах упоминалось требование Singular выплатить $1,6–5,2 млрд в качестве компенсации ущерба за использование патентованных технологий без лицензий при разработке и тензорных процессоров (TPU) второй и третьей версий.

Источник изображения: Google Cloud

Singular ещё в 2010–2014 гг. предлагала техногиганту патентованные технологии и прототипы своих процессоров с раскрытием соответствующей информации. Впоследствии Singular обвинила Google в краже разработок и их использовании для создания тензорных ускорителей. Хотя Google отрицала любые контакты с Singular, в ходе разбирательства выяснилось, что во внутренней переписке Джефф Дин (Jeff Dean), главный учёный Google, упоминал разработки Singular как «очень хорошо подходящие» для задач техногиганта.

В то же время Google неоднократно заявляла, что с разработками Singular её TPU никак не связаны, а исследования велись совершенно независимо многие годы. Тем не менее, компания, похоже, решила отделаться малой кровью — сейчас основу её ИИ-инфраструктуры составляет уже пятое поколение TPU, так что проблемы с патентами способны вылиться в ещё больший ущерб, чем скромная компенсация. Даже если разработка действительно велась независимо, наличие чужого патента всё равно накладывает обязательства по лицензированию.

В США, по сообщению The Register, начался суд по иску компании Singular Computing в отношении Google: IT-корпорация обвиняется в незаконном использовании запатентованных разработок в своих ИИ-ускорителях TPU (Tensor Processing Unit). В случае победы Singular может получить компенсацию от $1,67 млрд до $5,19 млрд.

Singular была основана в 2005 году доктором Джозефом Бейтсом (Joseph Bates). Согласно его профилю на LinkedIn, более 30 лет Бейтс занимал исследовательские и преподавательские должности в университетах Корнелла (Cornell University), Карнеги-Меллона (Carnegie Mellon University) и Джона Хопкинса (Johns Hopkins University), а также в Массачусетском технологическом институте (MIT) в США. Созданная Бейтсом компания Singular, как говорится на её сайте, «разрабатывает и лицензирует аппаратные и программные технологии для высокопроизводительных и энергоэффективных вычислений».

Иск против Google был подан в 2019 году в федеральный суд Массачусетса. Утверждается, что в период с 2010-го по 2014 год Бейтс трижды делился с Google своими технологиями, обсуждая, в частности, как решать проблемы, связанные с ИИ-нагрузками. При этом якобы было заключено соглашение о неразглашении конфиденциальной информации. Кроме того, как утверждается, Бейтс заранее предупредил Google, что рассматриваемые технологии защищены патентами.

Источник изображения: Google

В иске говорится, что Google незаконно использовала разработки Бейтса в ИИ-ускорителях TPU v2 и v3. Singular утверждает, что Google намеренно внедрила архитектуру Бейтса в свои чипы без разрешения или приобретенияя лицензии и тем самым сознательно нарушила патенты. Речь идёт о разработках, связанных с архитектурой, предназначенной для выполнения большого количества вычислений низкой точности в каждом цикле. Истцы утверждают, что данная технология хорошо подходит для использования в сфере ИИ. Соответствующие патентные заявки были оформлены и опубликованы в 2009–2010 гг.

В деле упоминается внутреннее электронное письмо, в котором главный научный сотрудник Google якобы написал, что идеи Бейтса могут «очень хорошо подойти» для того, что разрабатывает Google. Кроме того, истцы упоминают письмо от другого неназванного работника Google, в котором говорится, что сотрудники компании «подкуплены идеями Джозефа». Google отвергает обвинения в нарушении прав. Корпорация заявляет, что патентные претензии Singular «сомнительны» и «в настоящее время находятся на апелляции».