Google Cloud Next 2024 ha comenzado y la compañía comienza el evento con algunos anuncios importantes, incluido su nuevo procesador Axion. Es la primera CPU basada en Arm de Google creada específicamente para centros de datos, que fue diseñada con la CPU Neoverse V2 de Arm.
Según Google, Axion funciona un 30 por ciento mejor que sus herramientas basadas en Arm de propósito general más rápidas en la nube y un 50 por ciento mejor que las máquinas virtuales más recientes y comparables basadas en x86. También afirman que es un 60 por ciento más eficiente energéticamente que esas mismas máquinas virtuales basadas en x86. Google ya está utilizando Axion en servicios como BigTable y Google Earth Engine, y se expandirá a más en el futuro.
El lanzamiento de Axion podría hacer que Google compita con Amazon, que ha liderado el campo de las CPU basadas en Arm para centros de datos. El negocio en la nube de la compañía, Amazon Web Services (AWS), lanzó el procesador Graviton en 2018, lanzando la segunda y tercera iteraciones durante los dos años siguientes. El desarrollador de chips NVIDIA lanzó su primera CPU basada en Arm para centros de datos en 2021, llamada Grace, y empresas como Ampere también han logrado avances en el área.
Google lleva varios años desarrollando sus propios procesadores, pero se han centrado principalmente en productos de consumo. El Tensor original basado en Arm se envió por primera vez en los teléfonos inteligentes Pixel 6 y 6 Pro, que se lanzaron a fines de 2021. Todos los teléfonos Pixel posteriores funcionaron con versiones actualizadas de Tensor. Antes de eso, Google desarrolló la «Unidad de procesamiento tensorial» (TPU) para sus centros de datos. La empresa comenzó a utilizarlos internamente en centros de datos en 2015, los anunció públicamente en 2016 y los puso a disposición de terceros en 2018.
Los procesadores basados en Arm suelen ser una opción más económica y energéticamente más eficiente. El anuncio de Google se produjo justo después de que el director ejecutivo de Arms, René Haas, emitiera una advertencia sobre el uso de energía de los modelos de IA, según el periodico de Wall Street. Llamó a modelos como ChatGPT «insaciables» en cuanto a su necesidad de electricidad. «Cuanta más información recopilan, más inteligentes son, pero cuanta más información recopilan para volverse más inteligentes, más energía se necesita», afirmó Haas. Para finales de la década, los centros de datos de IA podrían consumir entre un 20 y un 25 por ciento. por ciento de las necesidades de energía de Estados Unidos. Hoy en día, eso es probablemente el cuatro por ciento o menos. Eso no es muy sostenible, para ser honesto contigo». Destacó la necesidad de una mayor eficiencia para mantener el ritmo de los avances.
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