Google разрабатывает чип Frozen v2, на котором модели Gemini смогут работать эффективнее

Согласно появившейся инсайдерской информации, компания Google в настоящее время ведет разработку специализированного серверного чипа, который обеспечит аппаратную поддержку элементов языковой модели Gemini. Ожидается, что новый процессор с неофициальным рабочим названием Frozen v2 поможет решить проблему острой нехватки вычислительных мощностей для систем искусственного интеллекта. Ранее этот дефицит привел к внутренним разногласиям в корпорации и вынудил подразделение Google Cloud временно отказаться от заключения крупных контрактов с внешними клиентами. На фоне этих новостей акции технологического гиганта продемонстрировали рост на 3,3% в начале торгов.

По словам разработчиков, амбициозный проект Frozen нацелен на создание принципиально нового семейства фирменных чипов, которые не заменяют существующие тензорные процессоры Google (TPU), а дополняют их. Руководство планирует запустить масштабное развёртывание этих микросхем уже в 2028 году, хотя в настоящее время инженеры продолжают дорабатывать их архитектуру и дизайн. Согласно предварительным расчетам, перспективный чип может оказаться в 6–10 раз эффективнее новейших специализированных ускорителей Google для искусственного интеллекта, если оценивать показатель производительности по количеству обрабатываемых токенов на единицу затрачиваемой мощности.

«Наши команды постоянно исследуют и экспериментируют с новыми разработками… Благодаря совместной разработке нашего оборудования и программного обеспечения с нуля, мы обеспечиваем глубокую интеграцию и высокую оптимизацию наших систем», — подчеркнул официальный представитель Google Cloud. Тем не менее, ранее стало известно, что компания была вынуждена отложить официальный релиз своей новейшей итерации модели Gemini AI после того, как та не смогла полностью оправдать внутренние ожидания экспертов. В настоящее время специалисты продолжают активную работу над улучшением ее ключевых возможностей, уделяя особое внимание сфере автоматического программирования и написания кода.