Le coût des TPU de Google est inférieur à celui de Nvidia, avec un taux d'utilisation de pointe plus élevé. L'architecture Ironwood avec HBM3E/SparseCore améliore l'efficacité, permettant aux laboratoires de pointe d'économiser sur les coûts d'entraînement à grande échelle et exerçant une pression à la baisse sur les prix de Nvidia. Les détails spécifiques seront dans le prochain tweet

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