Google Busca Desafiar Nvidia com Nova Iniciativa de Software

O Google está investindo em uma nova estratégia para otimizar o desempenho de seus chips de inteligência artificial, os TPUs, que competem com as GPUs da Nvidia no mercado de computação em IA. Segundo fontes internas, o Google está desenvolvendo uma iniciativa chamada “TorchTPU” com o objetivo de facilitar a utilização dos TPUs por desenvolvedores que já utilizam o PyTorch, a estrutura de software de IA mais popular no mundo.

Essa ação visa diminuir a barreira de entrada para os chips do Google, que até então eram considerados menos acessíveis devido à incompatibilidade com o software mais amplamente utilizado na indústria.

Foco na Compatibilidade com PyTorch

A iniciativa “TorchTPU” visa remover obstáculos que impediam a adoção dos TPUs por parte dos desenvolvedores. A compatibilidade com o PyTorch, a estrutura de software de IA mais utilizada no mundo, é crucial para que os chips do Google se tornem uma alternativa viável às GPUs da Nvidia.

O Google também está considerando abrir partes do software para acelerar a adoção entre os clientes, buscando flexibilidade e escalabilidade para atender às necessidades dos desenvolvedores, independentemente do hardware escolhido.

Colaboração com a Meta e Novos Modelos de Venda

Para impulsionar o desenvolvimento, o Google está trabalhando em estreita colaboração com a Meta, criadora do PyTorch. As empresas estão discutindo acordos para que a Meta tenha acesso a mais TPUs, com a Meta buscando reduzir os custos de inferência e diversificar sua infraestrutura de IA.

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O Google também está vendendo TPUs diretamente nos data centers dos clientes, em vez de limitar o acesso à sua própria nuvem, e nomeou Amin Vahdat como chefe de infraestrutura de IA, reportando-se diretamente ao CEO, Sundar Pichai.

Desafios e Perspectivas

Apesar dos esforços, a adoção dos TPUs ainda enfrenta desafios. Fontes indicam que clientes corporativos têm dificuldades em utilizar os chips do Google devido à necessidade de migrar para a estrutura Jax, preferida internamente no Google, em vez do PyTorch, que é mais comum entre os desenvolvedores de IA.

No entanto, a iniciativa “TorchTPU” pode reduzir significativamente os custos de troca para empresas que buscam alternativas às GPUs da Nvidia, se bem-sucedida.