TPU ve $GOOG hakkında güncel birkaç düşünce Birincisi: Geçersiz parametre kıyaslamasını reddedin GPU ve TPU parametrelerinin ne kadar farklı olduğu, geçişin ne kadar pahalı olduğu ve kimin daha iyi olduğu konusunda tartışma yapmayın. Bunun anlamı ne? $GOOG baştan beri yarı iletken şirketi değil ve TPU her yerde satılmaya hazır bir ürün değil. Neredeyse on yıl önce plana başladılar ve tamamen işlerine hizmet etmek için. Onların bile bu şeyden yeterince yok, peki size satmaya nasıl vakit bulabilirler? Bu, Amazon'un lojistikleri kendi hızı için yapması gibi, kamyon satmak için değil. Aynı şekilde, bu kart satması için FUD $nvda Dazi'ye kullanılamaz, kart satmamak $goog kart satmamak için nasıl karşılaştırılır? Bu FUD Dazi'yi kullanmanız mantıksız. İkincisi: Gemini'nin özü "sanayileşme yetenekleri"dir Herkes modeli kendisi sarıyor, ancak ticari inişin daha önemli noktası olan maliyet ve hız (Birim Ekonomisi) göz ardı ediliyor. Gemini'nin deneyimi, Google'ın TPU'ların doğal faydalarından yararlanarak yapay zeka çıkarımı maliyetini taban fiyata iterken gecikmeyi son derece düşük tuttuğunu gösteriyor. Gelecekte yapay zeka bir "altyapı" haline gelirse, "kullanımı kolay, ucuz ve gerçek zamanlı yanıt veriyor" kullanıcı senaryolarının %95'inde (bilgi kontrolü, e-posta yazmak ve özetler yapmak) "aşırı akıllı ama yanıt vermemekten" çok daha önemlidir. Lütfen yukarıdakilerin gelecekle ilgili bir hipotez, yapay zekanın henüz kararsız olduğunu ve kimsenin geleceğinin nasıl olması gerektiğini bilmediğini unutmayın. $GOOG Yılın Ford veya Toyota modeli gibi. Montaj hatları (TPU kümeleri) tanıttılar ve yazılım ile donanımı entegre eden sade bir üretim hattı (JAX/sıvı soğutma) oluşturdular; böylece arabaları, doğuşunun başında zenginler için lüks bir ürün değil, her hane için uygun fiyatlı bir ürün haline getirdiler. Sonunda: $NVDA kötü olduğunu söylemedim, diğer modellerin de yapamayacağını söylemedim. ...