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谷歌加码推销自研芯片:积极接触 NVIDIA 芯片云服务供应商

Google近期与一批主要采购英伟达芯片的小型云服务供应商接洽,商讨在其数据中心中同时部署谷歌自研芯片。 据知情人士透露,谈判已取得初步进展:已与总部位于伦敦的Fluidstack达成协议,将在后者位于纽约的数据中心托管GoogleTPU。 除Fluidstack外,Google还接触了包括被称为“英伟达亲儿子”的CoreWeave在内的其他云服务商。这一系列举动显示,Google正试图拉近与那些“受英伟达扶持”的新兴云服务企业之间的关系。 与Google、亚马逊等大型云厂商不同,这类新兴企业几乎完全依赖英伟达芯片,并更积极采购多种英伟达产品。英伟达不仅向其中多家公司投资,还优先为它们供应当前最紧俏的芯片。 Google此次与Fluidstack达成合作的方式尤为直接:若Fluidstack无法承担纽约数据中心的建设成本,Google愿意以“后备担保”身份介入,并提供最高32亿美元的资金支持。 目前尚不清楚Google为何积极向外推广其自研芯片。此前,Google几乎从不对外出售自研TPU。据Capvision数据,GoogleTPU 70%–80%的算力用于内部业务,其余20%–30...

AI 生成优化 Metal 内核,PyTorch 推理速度提升 87%

根据 Gimlet Labs 的最新研究,AI 能够自动生成优化的 Metal 内核,使得 PyTorch 推理速度提升了87%。这一突破性成果不仅提高了性能,还在测试的215个 PyTorch 模块上实现了平均1.87倍的加速,某些工作负载的速度甚至提高了数百倍。 研究人员选取了来自多个顶尖机构的八个 AI 模型,包括 Anthropic、DeepSeek 和 OpenAI,利用这些模型为苹果设备生成优化的 GPU 内核。这一过程无需修改用户代码或使用新的框架,直接在苹果硬件上提升模型性能。 在实验中,研究团队选择了 Mac Studio (搭载 Apple M4Max 芯片) 进行测试,基准设置为 PyTorch 的 eager 模式。实验采用了 KernelBench 数据集中的215个 PyTorch 模块,这些模块被分为三类,涵盖从简单的矩阵乘法到完整的模型架构。 测试过程包括接收输入和 PyTorch 代码,生成 Metal 内核,并评估其正确性。数据显示,随着尝试次数的增加,AI 生成内核的正确性逐步提升。例如,在第五次尝试时,正确实现的比例达到了94%。此外,模型们在生...

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