Google plant KI-Chips mit integrierten Gemini-Strukturen

Summary

Google plant laut einem Medienbericht eine neue Generation von Chips, in die die Modellstrukturen von Gemini fest integriert sind. Dadurch sollen sie bei der Arbeit mit dem hauseigenen KI-Modell schneller und effektiver sein. Das berichtet The Information unter Berufung auf Unternehmenskreise. Weiterlesen nach der Anzeige Die Idee ist laut The Information, dass die Chips so weniger Zeit verlieren, wenn sie mit dem KI-Modell interagieren. Der Name, den diese neuen Chips wohl haben sollen, „Frozen v2“, geht auf eine Idee von Google-Deepmind-Chefwissenschaftler Jeff Dean zurück. Dean wollte zunächst die Modellgewichte in den Chip prägen. Da diese sich jedoch häufig bei jedem neuen Modell ändern, hätte das die Chips immer nur für ein einzelnes KI-Modell nutzbar gemacht. Daher will Google bei Frozen v2 nun wohl stattdessen die Modellstrukturen integrieren. So kann zumindest jedes Gemini-Modell, das auf ähnliche Strukturen aufbaut, mit der Technik arbeiten. Man sei sich jedoch noch nicht sicher, wie viel Informationen man fest auf dem Chip verbauen wolle, heißt es laut The Information aus internen Kreisen von Google. Nicht die Ersten Die Idee ist nicht ganz neu. Das kanadische Chip-Startup Taalas verfolgt zum Beispiel ein ähnliches Konzept, bei dem KI-Modelle direkt in die Chips integriert werden – und konnte mit dieser Idee mehrere Investoren gewinnen. Google plant wohl, seinen Chip 2028 das erste Mal einzusetzen und zu schauen, ob die Technologie wirklich Vorteile bringt. Wenn dem so ist, wäre Frozen v2 anschließend erstmal für den internen Gebrauch gedacht. Hintergrund für diese neuen Chip-Pläne könnte der enorme Bedarf an Rechenleistung bei Google sein: Googles Gemini-Kapazitäten stoßen bereits an ihre Grenzen, nachdem die Nachfrage von Partnern wie Meta das verfügbare Angebot übersteigt. Weiterlesen nach der Anzeige (rie) Dieser Link ist leider nicht mehr gültig. Links zu verschenkten Artikeln werden ungültig, wenn diese älter als 7 Tage sind oder zu oft aufgerufen w...