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#CLOUD 與相關關鍵字的變化
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過去 7 天標成 #CLOUD 的報導

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11/9(一)

  • iThome

    搶攻企業AI規模化的需求,Google新推兩款TPU新系統,TPU首度支援機密運算

    新聞為了搶攻企業AI規模化的需求,Google再次加快TPU產品的發布速度,首度一年推出四款TPU產品。 Google今天發表了兩款第八代TPU新系統,分別是支援機密運算的TPU 8tx,以及因應百萬級Token上下文需求的TPU 8i Max。  Google今年4月才在Next大會發表兩款針對AI生命週期不同用途設計的第八代TPU晶片 ,瞄準大規模模型訓練最佳化的TPU 8t,以及針對低延遲推論最佳化的TPU 8i。不到半年,Google在這兩款TPU晶片的基礎上,推出了兩款新的TPU系統。 Google Cloud AI與運算基礎架構副總裁暨總經理Mark Lohmeyer在線上媒體說明會中表示, TPU迭代速度從過去每兩年發表一款新系統,加快至每年一款、兩款,今年更進入一年推出四款新系統的階段。  Mark Lohmeyer觀察,AI代理時代出現了三個根本性的轉變,第一個改變是從人類規模(Human scale)轉向代理規模(Agent Scale),單一使用者就可能帶來百倍甚至千倍的平行處理需求。  第二個改變是系統用途從「記錄性的系統」(Systems of record),轉變為「行動性的系統」(Systems of action),AI不只是檢索和摘要資料,還要與業務系統、資料系統互動,甚至要代表使用者執行任務,這也帶來了新的安全性和合規性挑戰。 第三項重大改變是從簡單請求,轉向高度複雜的代理工作流程,AI系統經常需要存取龐大上下文資料,在長時間的多步驟流程中維持這些資訊和上下文。 Mark Lohmeyer表示,這三大轉變讓基礎設施面臨的挑戰,不再只取決於擁有多少GPU或TPU,還包括資料移動速度、記憶體使用效率、降低延遲與成本,以及兼顧高度安全性和合規要求。 這是為何Google不到半年又要發布新系統產品的緣故。 Google更強調,晶片產品是指一款全新設計的晶片,但新系統則是指將運算、網路和儲存等最佳化設計與晶片整合的新解決方案。  Mark Lohmeyer這一席話,代表了AI供應商的競爭,從單純AI算力的競爭,跨入同時考量運算、網路、儲存與安全的系統級效能競爭。  Google今天發表的第一款新系統產品是TPU 8tx,這是以第八代TPU 8t晶片為基礎,在硬體層增加了安全機制,搭配客製化AMD CPU的主機,來提供機密運算的能力,確保資料傳輸和處理的每一個環節都經過加密。 資料從CPU經由PCIe傳輸至TPU 8tx晶片的整條路徑都可受到加密保護,避免模型權重、提示詞和企業資料外洩,避免遭到系統操作人員的窺探。不只用於模型訓練,用於推論過程,也同樣能加密敏感資料和模型權重。 TPU 8tx的機密運算能力不只能部署在Google公雲,Google也開放特定企業將系統部署於自有地端資料中心,降低實體環境操作人員接觸敏感資料的風險。  Google指出,8tx不只是提供硬體層安全性,還有另一個特色是,將TPU 8i的低延遲網路拓樸架構Boradfly引進到8tx系統中,來縮短晶片之間的通訊路徑,讓8tx在提供硬體層級的機密推論保護時,還能進一步降低推論延遲。  第二款新發表的TPU系統是TPU 8i Max, 這款系統將兩顆8i晶片整合封裝於單一模組,在系統層級提供384GB的高頻寬記憶體,比8i多了33%,來支援更多的上下文資料和KV快取。 8i Max的記憶體存取頻寬也翻倍,達到每秒17.2TB,加快資料傳輸速度。8i Max晶片上的SRAM快取記憶體也翻倍增加為768MB。 Mark Lohmeyer比喻,8i Max系統的做法像是在高速公路增加了更多的車道,不是讓每一輛車開得更快,而是讓更多車輛通過高速公路,達到2倍的吞吐率。「當有大量代理同時檢索和生成輸出的需求時,整體吞吐量的提升,對於維持回應速度極為重要。」他強調。這正是TPU 8i Max瞄準大規模AI代理需求的設計。 Google的目標是讓TPU變得像通用硬體一樣容易使用,並持續降低使用門檻。上個月在PyTorch大會上發表了與Meta合作發展的TorchTPU開源專案,這是專為TPU打造的原生PyTorch後端,可以讓PyTorch開發者,保留模型、程式碼、函式庫、工具和所有工作流程。 Mark Lohmeyer表示,只要修改幾行設定程式碼,就能從GPU轉換至TPU執行。  Mark Lohmeyer表示, PyTorch是企業最愛用的AI框架,推出TorchTPU專案是Google擴大TPU採用率和吸引力的整體策略之一。 Google同時也針對開源推論引擎vLLM和SGLang推出了搭配的TPU後端,可以讓這兩大開源推論引擎不只支援GPU,現在也開始能支援TPU。TPU過去主要透過JAX工具和TensorFlow框架搭配使用,Torc

    #AI#資安#Cloud

  • iThome

    LINE WORKS瞄準企業通訊管理痛點,讓LINE從員工私訊走向企業協作平臺

    LINE在臺灣擁有高度普及率,企業卻長期面臨工作訊息散落員工私人手機、管理者無法掌握溝通紀錄,以及工作與生活界線模糊等問題。近期進軍臺灣市場的LINE WORKS,延續臺灣民眾熟悉的LINE操作介面,加入企業帳號管理、通訊紀錄管理及系統整合能力,試圖讓通訊工具從日常聯絡管道,進一步成為企業工作入口。

    #Cloud#Software

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