La TPU «Frozen V2» de Google integra la memoria SRAM directamente en el silicio, prescindiendo de la tecnología de encapsulado CoWoS de TSMC para Gemini.

Con la carrera de inteligencia artificial en pleno apogeo, la gran tecnología está constantemente en el lugar para hacer chips personalizados que son capaces de competir u ofrecer alternativas a las GPUs caras y cortas de NVIDIA. Las unidades de procesamiento de tensores (TPU) de Google y los chips Trainium de Amazon se encuentran entre varios que dependen de un menor consumo de energía y costos para aumentar los productos de NVIDIA en computación de IA. Ahora, un informe de Morgan Stanley afirma que los nuevos chips TPU de Google se adaptarán a sus modelos Gemini y eliminarán la necesidad de la tecnología de empaquetado de chips sobre oveja sobre sustrato (CoWoS) de TSMC.

Google Está Considerando Colocar La RAM De Un Nuevo Chip TPU Directamente En El Silicio Para Mejorar El Rendimiento Y Eliminar La Necesidad De Embalaje

La elección de Google de las tecnologías de empaque para sus chips TPU es una fuente constante de especulación de los medios. Múltiples informes han afirmado que Google y su socio de diseño de TPU MediaTek podrían confiar en la tecnología de empaquetado EMIB-T de Intel para los chips TPU. Sin embargo, los analistas han especulado que la elección podría depender del rendimiento, o de la capacidad de Intel para entregar chips viables.

Ahora, un informe de Morgan Stanley afirma que Google está interesado en eliminar la necesidad de empaque por completo en sus chips. Se cree que la tecnología EMIB-T de Intel es adecuada para chips de IA de nivel medio, siendo el empaquetado CoWoS de TSMC la opción preferida para chips de alto rendimiento como las GPU de inteligencia artificial de NVIDIA.

Según los detalles, Google está diseñando un chip llamado 'Frozen V2' a través del cual pretende golpear dos pájaros de un tiro, proverbialmente hablando. A través de este TPU, la firma tiene como objetivo crear un chip que se personalice específicamente para ejecutar sus modelos Gemini AI. Google tiene como objetivo lograr la personalización mediante el cableado de la SRAM de los chips en su silicio para eliminar la necesidad de tecnologías de embalaje separadas como CoWoS.

Morgan Stanley agrega que Frozen V2 puede ingresar a la producción en etapa inicial el próximo año y a la producción en rampa en 2028. En cuanto a los socios de Google, se describe que Marvell podría ser una opción; sin embargo, no se han confirmado detalles sobre los socios a partir de ahora. Este enfoque no es absolutamente novedoso, ya que uno similar fue presentado por el fabricante de chips de inteligencia artificial Taalas a principios de este año.

Taalas también conecta los pesos de la red neuronal directamente sobre el silicio para eliminar el cuello de botella de transferencia de datos de cálculo de memoria. Sin embargo, el enfoque también viene con una advertencia clave de tener que diseñar un nuevo chip cada vez que se introduce un nuevo modelo de IA con actualizaciones significativas sobre su predecesor. Los nuevos chips requieren entonces que los fabricantes, como TSMC, ajusten su maquinaria para cada ejecución de producción.

Fuente: Wccftech