🧠 “Google เปิดตัว Axion CPU และ Ironwood TPU รุ่น 7 – สร้าง ‘AI Hypercomputer’ ล้ำหน้า Nvidia GB300!” เรื่องเล่าจากแนวหน้าของเทคโนโลยี AI! Google Cloud ได้เปิดตัวระบบประมวลผลใหม่ที่ทรงพลังที่สุดเท่าที่เคยมีมา ด้วยการผสาน Axion CPU ที่ออกแบบเองกับ Ironwood TPU รุ่นที่ 7 เพื่อสร้างแพลตฟอร์ม “AI Hypercomputer” ที่สามารถฝึกและให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด Ironwood TPU รุ่นใหม่ให้พลังประมวลผลถึง 4,614 FP8 TFLOPS ต่อชิป และสามารถรวมกันเป็นพ็อดขนาดใหญ่ถึง 9,216 ตัว ให้พลังรวม 42.5 FP8 ExaFLOPS ซึ่งเหนือกว่า Nvidia GB300 NVL72 ที่ให้เพียง 0.36 ExaFLOPS อย่างมหาศาล ระบบนี้ยังใช้เทคโนโลยี Optical Circuit Switching ที่สามารถปรับเส้นทางการเชื่อมต่อทันทีเมื่อมีฮาร์ดแวร์ขัดข้อง ทำให้ระบบทำงานต่อเนื่องได้แม้มีปัญหา พร้อมทั้งมีหน่วยความจำ HBM3E รวมกว่า 1.77 PB และเครือข่าย Inter-Chip Interconnect ความเร็ว 9.6 Tbps ในด้าน CPU, Google เปิดตัว Axion ซึ่งเป็นชิป Armv9 ที่ใช้สถาปัตยกรรม Neoverse V2 ให้ประสิทธิภาพสูงกว่าชิป x86 ถึง 50% และประหยัดพลังงานมากขึ้นถึง 60% โดยมีรุ่น C4A, N4A และ C4A Metal ให้เลือกใช้งานตามความต้องการ บริษัทอย่าง Anthropic และ Lightricks ได้เริ่มใช้งานระบบนี้แล้ว โดย Anthropic เตรียมใช้ TPU กว่าล้านตัวเพื่อขับเคลื่อนโมเดล Claude รุ่นใหม่ ✅ Google เปิดตัว Ironwood TPU รุ่นที่ 7 ➡️ พลังประมวลผล 4,614 FP8 TFLOPS ต่อชิป ➡️ รวมเป็นพ็อดขนาดใหญ่ได้ถึง 42.5 FP8 ExaFLOPS ➡️ ใช้ Optical Circuit Switching เพื่อความเสถียร ➡️ หน่วยความจำรวม 1.77 PB แบบ HBM3E ✅ เปิดตัว Axion CPU ที่ออกแบบเอง ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Arm Neoverse V2 ➡️ ประสิทธิภาพสูงกว่าชิป x86 ถึง 50% ➡️ มีรุ่น C4A, N4A และ C4A Metal ให้เลือก ➡️ รองรับ DDR5-5600 MT/s และ UMA ✅ สร้างแพลตฟอร์ม “AI Hypercomputer” ➡️ รวม compute, storage และ networking ภายใต้ระบบเดียว ➡️ รองรับการฝึกและให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ ใช้ Titanium controller เพื่อจัดการ I/O และความปลอดภัย ✅ บริษัทชั้นนำเริ่มใช้งานแล้ว ➡️ Anthropic ใช้ TPU กว่าล้านตัวสำหรับ Claude ➡️ Lightricks ใช้ฝึกโมเดลมัลติโหมด LTX-2 ‼️ ความท้าทายด้านการพัฒนา AI ขนาดใหญ่ ⛔ ต้องใช้พลังงานและฮาร์ดแวร์จำนวนมหาศาล ⛔ ต้องมีระบบจัดการความเสถียรและความปลอดภัยขั้นสูง ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพาเทคโนโลยีเฉพาะ ⛔ หากระบบล่มหรือมีข้อบกพร่อง อาจกระทบโมเดลขนาดใหญ่ ⛔ ต้องมีการลงทุนต่อเนื่องเพื่อรองรับการเติบโตของ AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/google-deploys-new-axion-cpus-and-seventh-gen-ironwood-tpu-training-and-inferencing-pods-beat-nvidia-gb300-and-shape-ai-hypercomputer-model