🌟 Google schlägt erneut zu! Bei der Google Cloud Next Konferenz 2025 hat Google sein siebentes Generation TPU – Ironwood, speziell für AI-Inference-Aufgaben entwickelt, vorgestellt, und seine Leistung ist absolut atemberaubend! Wie verrückt ist diese Aktualisierung? Lass uns reinhören! ⸻ 🎯 Wie leistungsstark ist Ironwood? • **Einzelchip-Leistung** Die Spitzenleistung erreicht eine beeindruckende 4.614 TFLOPs (10-mal schneller als TPU v5p!
), bringt AI-Inference-Geschwindigkeiten auf neue Höhen 🚀 • **Massives Speicherpotential** Jeder Chip verfügt über 192 GB HBM mit einer Bandbreite von 7,4 Tbps— 6-mal mehr Speicher und 4,5-mal mehr Bandbreite als die Vorgänger-Generation, was das Handhaben großer Datenmengen mühelos ermöglicht! • **Super-Cluster** Ein einzelner Pod enthält 9.216 Chips und liefert eine Gesamtleistung von 42,5 exaflops— 24-mal leistungsstärker als der weltweit größte Supercomputer! • **Doppelt so effizient** 2-mal energieeffizienter als Trillium und 30-mal besser als TPU v2! Energie sparen und umweltfreundlich bleiben!
🧠 Entwickelt für „Denkende“ KI Ironwood ist Googles erstes TPU speziell für AI-Inference konzipiert, ideal für das Ausführen von „denkenden“ KI wie großen Sprachmodellen (LLMs) und Mixture-of-Experts (MoE)-Modellen. Fortgeschrittene Modelle wie Gemini 2.5 und AlphaFold werden enorme Verbesserungen bei der Inference-Geschwindigkeit und -Kosten sehen!
⸻ ⚡ Schlüsselausbaupunkte • **Ultra-Schnelle Verbindung** Die Kommunikationsgeschwindigkeit zwischen den Chips erreicht 1,2 Tbps, ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen mehreren Chips! • **Flüssigkeitskühlung** Unterstützt stabile Betriebsbedingungen für 9.216-Chip-Clusters ohne thermische Begrenzung! • **Software-Boost** Angetrieben durch Googles Pathways-System, verwaltet es mühelos Zehntausende von Chips—Entwicklererfahrung auf höchstem Niveau!
⸻ 🌐 Google vs. Nvidia? Mit Ironwood setzt Google kräftig in der AI-Hardware-Rennen an, direkt gegen Nvidia’s Blackwell B200 GPU antretend! Google hat auch vLLM-Unterstützung angekündigt, was es ermöglicht, GPU-optimierte PyTorch-Aufgaben reibungslos auf TPUs auszuführen—unübertroffene Kosten-Wirkungs-Verhältnisse!
⸻ 📅 Wann kannst du es nutzen? Ironwood ist für Ende 2025 geplant, mit Google Cloud-Benutzern als Ersten, die Zugang haben! Es wird auch in Googles AI-Hypercomputer integriert werden—Frühling für AI-Entwickler steht bevor!
⸻ 💬 Googles Ironwood ist wirklich nächste Generation! Denkst du, dass Google dieses Mal Nvidia besiegen kann? Teile deine Gedanken in den Kommentaren! 👇
Nicole Hall 
Eli Cruz 
Audrey Ramos
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