前者 $谷歌-A (GOOGL.US)$ 員工分享他對 AI 應用的基礎架構建構以及它對大科技的意義： -專家開始工作時...

前者 $谷歌-A(GOOGL.US)$ 員工分享他對 AI 應用的基礎架構建構以及它對大科技的意義：
-專家開始工作時 $谷歌-A(GOOGL.US)$ ，他們仍然非常依賴 $英偉達(NVDA.US)$ GPU。從那時起，他們開始推出自己的 TPU，現在他們也提供給 GCP 客戶租用。在他的觀點中，在某些使用情況下，TPU 可以比 GPU 更高的 AI 效率。
-在他看來，GCP 客戶端和 $谷歌-A(GOOGL.US)$ 內部產品主要運行在相同的基礎架構上。其中一個 $谷歌-A(GOOGL.US)$ Cloud 的目標是提高其自身基礎架構的利用率。
-資料中心的最大限制之一就是能源。專家談論了數據中心建造地區的實際電網和電站。這變得更加重要，因為許多 AI 計算可能非常耗電。
-他認為大科技像 $谷歌-A(GOOGL.US)$ , $Meta Platforms(META.US)$ , $微軟(MSFT.US)$ ，以及 $亞馬遜(AMZN.US)$ 5 年後，這些公司希望控制自己的命運，因為這些公司希望控制自己的命運，將比今天不再依賴 $NVDA。
-他相信 TPU 和自定義芯片將用於許多用例，但對於某些自定義使用案例，雲端播放器仍然會更喜歡 $英偉達(NVDA.US)$ 它們的 GPU，因為它們更可自定義。