Google укрепляет позиции в ИИ: представление TPU Ironwood и модели Gemini 3
В ноябре 2025 года компания Google представила седьмое поколение своих тензорных процессоров TPU под названием Ironwood. Новый чип содержит 192 ГБ памяти HBM3E с пропускной способностью 7,37 ТБ/с и обеспечивает производительность в режиме FP8 до 4614 терафлопс. Модульная архитектура Ironwood позволяет объединять до 9216 чипов, достигая общей производительности 42,5 экзафлопс. Google отмечает, что это в 24 раза превышает показатели самого мощного суперкомпьютера El Capitan, однако следует учитывать, что El Capitan ориентирован на вычисления в режиме FP64. Модули соединены с помощью сети Inter-Chip Interconnect со скоростью 9,6 Тбит/с и содержат около 1,77 ПБ памяти HBM3E.
В декабре 2023 года Google анонсировала свою наиболее продвинутую модель искусственного интеллекта — Gemini. Компания заявила, что стремится создать ИИ нового поколения, вдохновлённый человеческим пониманием мира и взаимодействием с ним. Gemini позиционируется как универсальная модель с расширенными возможностями.
В ноябре 2025 года Nvidia прокомментировала успехи Google в области ИИ, поздравив компанию с достижениями. При этом Nvidia подчеркнула, что её платформа остаётся единственной, способной запускать все модели искусственного интеллекта, и сохраняет лидерство в отрасли.
Читайте также
- Инвесторы бегут в телекомы и делают их новой тихой гаванью рынка
- Пшеница закрылась разнонаправленно и заставила рынок нервничать
- Anthropic объединяет Nvidia, Microsoft и Apple после находки тысяч скрытых уязвимостей
- Продажи iPhone 17 резко ускорились и обошли старт iPhone 16
- Samsung удивила рынок мощным ростом прибыли на фоне бума ИИ-чипов
- Акции Microsoft обрушились из-за двух тревожных сигналов для инвесторов
Подписывайтесь на наши Telegram-канал и WhatsApp-канал, чтобы получать оперативную информацию и эксклюзивные материалы. Текст статьи распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0). Использование, распространение и переработка материала допускаются при обязательном указании авторства и сохранении той же лицензии.
Автор статьи — Мадина Ахметова.