Introduzione
Nel panorama competitivo degli acceleratori per intelligenza artificiale, Google ha lanciato una sfida silenziosa ma potente al dominio consolidato di Nvidia. Le TPU v7 Ironwood, pronte al debutto nelle prossime settimane, rappresentano un salto qualitativo che combina prestazioni di alto livello con una capacità di scalabilità senza precedenti. Mentre Jensen Huang, CEO di Nvidia, tende a minimizzare la minaccia degli ASIC AI specializzati, i numeri raccontano una storia diversa: Google non compete più solo sulla quantità, ma anche sulla qualità delle prestazioni.
Prestazioni degli acceleratori Ironwood TPU v7
Le TPU v7 Ironwood segnano una svolta nella strategia hardware di Google. Per la prima volta, gli acceleratori del colosso di Mountain View raggiungono prestazioni comparabili a quelle delle GPU Nvidia di ultima generazione, normalizzando le metriche alla stessa precisione di calcolo.
Ogni chip Ironwood eroga 4,6 petaFLOPS di potenza di calcolo FP8 densa, superando leggermente i 4,5 petaFLOPS della GPU B200 di Nvidia e avvicinandosi ai 5 petaFLOPS delle più potenti GB200 e GB300. Questa potenza di calcolo è supportata da 192 GB di memoria HBM3e con una larghezza di banda di 7,4 TB/s, valori che si collocano nello stesso range della B200 di Nvidia (192 GB di HBM con 8 TB/s di banda memoria).
Per la comunicazione chip-to-chip, ogni TPU integra quattro ICI Link che forniscono 9,6 Tbps di larghezza di banda bidirezionale aggregata, rispetto ai 14,4 Tbps della B200 e B300. Nonostante questo divario nella velocità di interconnessione, le TPU v7 compensano attraverso un approccio architetturale differente alla topologia di rete.
"Ironwood è la TPU più capace mai realizzata da Google, con prestazioni 10 volte superiori alla TPU v5p e 4 volte superiori alla TPU v6e Trillium."
Scalabilità: il vero asso nella manica di Google
Se le prestazioni per singolo chip posizionano Ironwood allo stesso livello dei chip Nvidia e AMD più recenti, la vera differenza emerge nella capacità di scalare questi acceleratori in domini di calcolo enormi. Mentre Nvidia ha progressivamente aumentato la dimensione delle sue unità di calcolo con i sistemi rack NVL72 che collegano 72 acceleratori Blackwell tramite l'interconnessione proprietaria NVLink, Google opera su scala completamente diversa.
Le TPU Ironwood sono disponibili in configurazioni pod che partono da 256 chip fino a raggiungere 9.216 acceleratori in un singolo dominio di calcolo. Per contesti che richiedono ancora più potenza, Google offre la possibilità di scalare ulteriormente verso pod multipli. La tecnologia di rete datacenter Jupiter di Google potrebbe teoricamente supportare cluster di calcolo fino a 43 pod TPU v7, equivalenti a circa 400.000 acceleratori, sebbene non sia chiaro quanto grandi saranno effettivamente i cluster TPU v7 in produzione.
Topologia di rete 3D torus vs architetture Nvidia
L'approccio di Google alla scalabilità dei fabric di calcolo differisce sostanzialmente da quello di Nvidia. Mentre il produttore di GPU ha optato per una topologia di switch piatta e relativamente ampia per le sue piattaforme rack-scale, Google impiega una topologia 3D torus, dove ogni chip si connette agli altri in una mesh tridimensionale.
Questa topologia elimina la necessità di switch a pacchetto ad alte prestazioni, che sono costosi, consumano molta energia e, sotto carico pesante, possono introdurre latenza indesiderata. Tuttavia, la mesh torus implica che potrebbero essere necessari più hop per la comunicazione chip-to-chip. Man mano che il torus cresce, aumenta anche il potenziale di latenza tra chip.
Utilizzando switch, Nvidia e AMD garantiscono che le loro GPU siano al massimo a due hop di distanza dal chip successivo. Quale approccio sia migliore dipende dal carico di lavoro specifico: alcuni workload potrebbero beneficiare di topologie multi-hop come i torus 2D e 3D utilizzati nei pod TPU di Google, mentre altri potrebbero funzionare meglio sui domini di calcolo più piccoli e commutati offerti dai design rack di Nvidia e AMD.
Optical Circuit Switching: la tecnologia di rete innovativa
Per gestire la complessità dei suoi pod TPU, Google impiega una tecnologia di switching differente che consente di suddividere e configurare i pod TPU in varie forme e dimensioni per adattarsi meglio ai workload interni e dei clienti. Invece degli switch a pacchetto tradizionali, Google utilizza optical circuit switch (OCS).
Gli OCS sono più simili ai centralini telefonici del XX secolo. Questi dispositivi utilizzano vari metodi, tra cui dispositivi MEMS, per collegare una TPU a un'altra. Poiché questa connessione viene solitamente effettuata attraverso un processo fisico che collega una porta a un'altra, introduce poca o nessuna latenza aggiuntiva.
Un vantaggio addizionale degli OCS è il contributo alla tolleranza ai guasti: se una TPU fallisce, gli appliance OCS possono rimuoverla dalla mesh e sostituirla con un componente funzionante, garantendo continuità operativa senza interruzioni significative.
Esperienza consolidata di Google con TPU a larga scala
Google utilizza torus 2D e 3D in combinazione con appliance OCS nei suoi pod TPU almeno dal 2021, quando è stata lanciata la TPU v4. Il gigante tecnologico non è nuovo alla gestione di fabric di calcolo massicci in produzione: la TPU v4 supporta pod fino a 4.096 chip, mentre la TPU v5p ha più che raddoppiato tale capacità arrivando a 8.960 chip.
Il salto a 9.216 pod TPU con Ironwood non dovrebbe rappresentare un ostacolo significativo per Google, considerata la sua esperienza consolidata. La disponibilità di questi domini di calcolo massicci ha certamente attirato l'attenzione dei principali sviluppatori di modelli AI, inclusi quelli per cui i modelli Gemini di Google rappresentano un concorrente diretto.
Anthropic e l'adozione delle TPU Google
Anthropic è tra i più grandi clienti di Google, avendo annunciato piani per utilizzare fino a un milione di TPU per addestrare e servire le prossime generazioni dei suoi modelli Claude. L'adozione della tecnologia TPU di Google da parte di Anthropic non sorprende, considerando che lo sviluppatore di modelli sta anche distribuendo i suoi workload su centinaia di migliaia di acceleratori Trainium 2 di Amazon nell'ambito del Project Rainier, che utilizzano anch'essi topologie mesh torus 2D e 3D nei loro fabric di calcolo.
La minaccia crescente degli ASIC AI per Nvidia
Sebbene Jensen Huang possa minimizzare la minaccia degli ASIC AI al suo impero di GPU, è difficile ignorare il fatto che chip di aziende come Google, Amazon e altre si stanno rapidamente avvicinando in termini di capacità hardware e scalabilità di rete. In questo contesto competitivo, il software finisce spesso per essere il fattore decisivo nella scelta degli acceleratori.
Forse è proprio per questo motivo che gli analisti continuano a sollevare la questione trimestre dopo trimestre durante le conference call di Nvidia. La competizione nell'ecosistema degli acceleratori AI si sta intensificando, e l'approccio di Google con le TPU Ironwood dimostra che esistono percorsi alternativi alla supremazia delle GPU tradizionali.
Conclusione
Le TPU v7 Ironwood di Google rappresentano un punto di svolta nel mercato degli acceleratori AI. Combinando prestazioni per singolo chip comparabili a quelle dei più potenti acceleratori Nvidia con una capacità di scalabilità che supera di gran lunga quanto offerto dalla concorrenza, Google ha dimostrato che la dimensione degli acceleratori non è l'unico fattore che conta. L'efficienza con cui possono essere scalati in produzione e la capacità di adattarsi a workload diversi attraverso topologie di rete innovative come il 3D torus e gli optical circuit switch potrebbero rivelarsi altrettanto importanti.
Con clienti di alto profilo come Anthropic che scommettono su questa tecnologia per i loro modelli AI più avanzati, è chiaro che le TPU di Google non sono più solo un'alternativa di nicchia alle GPU Nvidia, ma una scelta strategica competitiva per chi opera su scala enterprise nell'addestramento e deployment di modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni.
FAQ
Cosa sono le TPU Ironwood di Google?
Le TPU Ironwood (TPU v7) sono la settima generazione di acceleratori AI sviluppati da Google, progettati per addestrare e servire modelli di machine learning con prestazioni comparabili alle GPU Nvidia Blackwell.
Quante TPU Ironwood possono essere collegate in un singolo pod?
Un singolo pod TPU v7 Ironwood può contenere da 256 fino a 9.216 acceleratori, con possibilità teorica di scalare fino a 43 pod (circa 400.000 chip) tramite la rete Jupiter di Google.
Quali sono le prestazioni delle TPU v7 Ironwood?
Ogni TPU Ironwood offre 4,6 petaFLOPS di calcolo FP8, 192 GB di memoria HBM3e con 7,4 TB/s di banda, e 9,6 Tbps di interconnessione chip-to-chip tramite quattro ICI Link.
Come differisce la topologia di rete delle TPU Google rispetto a Nvidia?
Google utilizza una topologia 3D torus mesh con optical circuit switch (OCS), mentre Nvidia impiega switch a pacchetto in architetture più piatte, garantendo al massimo due hop tra GPU.
Perché Anthropic utilizza le TPU di Google?
Anthropic ha annunciato l'uso di fino a un milione di TPU per i suoi modelli Claude, beneficiando della scalabilità estrema e delle prestazioni competitive offerte dagli acceleratori Google.
Le TPU Ironwood rappresentano una minaccia per Nvidia?
Sì, le TPU v7 Ironwood competono direttamente con le GPU Nvidia in termini di prestazioni per chip e superano Nvidia nella capacità di scalare acceleratori in domini di calcolo unificati di dimensioni molto maggiori.
Cos'è la tecnologia optical circuit switching nelle TPU?
Gli optical circuit switch (OCS) sono dispositivi che connettono fisicamente le TPU tra loro come centralini telefonici, eliminando la latenza degli switch a pacchetto e migliorando la tolleranza ai guasti.
Quando saranno disponibili le TPU v7 Ironwood?
Google ha annunciato che le TPU v7 Ironwood saranno disponibili per uso generale nelle prossime settimane, rendendo accessibile questa nuova generazione di acceleratori ai clienti cloud.