La dernière innovation de Google, Trillium, marque une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et du cloud computing. Il s’agit de l’unité de traitement tensoriel (TPU) de sixième génération de Google. Trillium promet de redéfinir l’écosystème et les performances des infrastructures d’intelligence artificielle à grande échelle.
Avec Gemini 2.0, un modèle d’IA avancé conçu pour l' »ère agentique », et Deep Research, un outil destiné à rationaliser la gestion des requêtes complexes d’apprentissage automatique, Trillium se distingue comme l’effort le plus mûr et le plus ambitieux de Google pour remodeler ses offres en matière d’IA et de cloud.
Voici cinq raisons pour lesquelles Trillium pourrait changer la donne pour la stratégie de Google en matière d’IA et de cloud :
1. Efficacité supérieure en termes de coûts et de performances
L’une des caractéristiques les plus frappantes de Trillium est son coût exceptionnel et ses mesures de performance. Google affirme que Trillium offre des performances de formation jusqu’à 2,5 fois supérieures par dollar et un débit d’inférence trois fois plus élevé que les générations précédentes de TPU. Ces gains sont obtenus grâce à des améliorations matérielles significatives. Notamment le doublement de la capacité de la mémoire à grande largeur de bande (HBM), un SparseCore de troisième génération et une multiplication par 4,7 des performances de calcul maximales par puce.
Pour les entreprises qui cherchent à réduire les coûts associés à la formation de grands modèles de langage (LLM) tels que Gemini 2.0 et à la gestion de tâches lourdes d’inférence telles que la génération d’images et les systèmes de recommandation, Trillium offre une alternative financièrement attrayante.
L’adoption rapide par des entreprises telles que A21 Labs souligne le potentiel de Trillium. AI21 Labs, un utilisateur de longue date de l’écosystème TPU. Elle fait état de gains remarquables en termes de rentabilité et d’évolutivité en utilisant Trillium pour entraîner ses grands modèles de langage.
2. Évolutivité pour les charges de travail d’IA à grande échelle
Trillium est conçu pour gérer des charges de travail d’IA massives avec une évolutivité remarquable. Google se targue d’une efficacité de mise à l’échelle de 99 % sur 12 pods (3 072 puces) et de 94 % sur 24 pods pour des modèles robustes tels que GPT-3 et Llama-2.
Cette mise à l’échelle quasi linéaire garantit que Trillium peut gérer des tâches de formation et des déploiements à grande échelle. En outre, l’intégration de Trillium avec l’hyperordinateur d’IA de Google Cloud permet l’ajout de plus de 100 000 puces dans un seul réseau Jupiter, offrant une bande passante de 13 pétabits/seconde.
Le maintien d’une grande efficacité de mise à l’échelle sur des milliers de puces positionne Trillium comme un concurrent puissant pour les tâches d’entraînement à l’IA à grande échelle.
3. Innovations matérielles
Trillium intègre des technologies matérielles de pointe qui le distinguent des générations de TPU précédentes et de ses concurrents. Parmi les principales innovations, citons :
- La mémoire à large bande (HBM), qui améliore les taux de transfert de données et réduit les goulets d’étranglement
- Un SparseCore de troisième génération qui optimise l’efficacité des calculs en concentrant les ressources sur les chemins de données les plus critiques
- Une augmentation de 4,7 fois des performances de calcul maximales par puce, ce qui accroît considérablement la puissance de traitement
Ces améliorations matérielles renforcent les performances et contribuent à l’efficacité énergétique, faisant de Trillium un choix durable pour les opérations d’IA à grande échelle.
4. Intégration avec l’écosystème d’IA de Google Cloud
L’intégration profonde de Trillium avec l’hyperordinateur d’IA de Google Cloud est un avantage significatif. En tirant parti de la vaste infrastructure cloud de Google, Trillium optimise les charges de travail d’IA, ce qui rend le déploiement et la gestion des modèles d’IA plus efficaces.
Cette intégration améliore les performances et la fiabilité des applications d’IA hébergées sur Google Cloud.
Toutefois, cette intégration étroite pose également des défis en termes de portabilité et de flexibilité. Contrairement à Trainium d’Amazon, qui propose une approche hybride permettant aux entreprises d’utiliser à la fois les GPU NVIDIA et les puces Trainium, ou les GPU NVIDIA qui sont portables dans différents environnements cloud et sur site, l’accent mis par Trillium sur un seul cloud peut limiter son attrait.
5. Protéger l’avenir de l’infrastructure d’IA avec Gemini 2.0 et Deep Research
Trillium n’est pas seulement un TPU. Il fait partie d’une stratégie plus large qui comprend Gemini 2.0, et Deep Research.
En alignant Trillium sur ces outils et modèles, Google assure la pérennité de son infrastructure d’IA et la rend adaptable aux tendances et technologies émergentes dans le paysage de l’IA.
Paysage concurrentiel : Naviguer sur le marché du matériel d’IA
Bien que Trillium offre des avantages considérables, Google doit faire face à une concurrence acharnée de la part des leaders du secteur, tels que NVIDIA et Amazon. Les GPU de NVIDIA, en particulier les modèles H100 et H200, sont réputés pour leurs performances élevées et leur prise en charge des principaux framework d’IA générative grâce à l’écosystème CUDA.
De plus, les prochains GPU Blackwell B100 et B200 de NVIDIA devraient améliorer les opérations de basse précision essentielles pour une mise à l’échelle rentable.
D’autre part, les puces Trainium d’Amazon constituent une alternative convaincante avec une approche hybride qui allie flexibilité et rentabilité. La deuxième génération de Trainium d’Amazon revendique une amélioration du rapport prix/performance de 30 à 40 % par rapport aux GPU NVIDIA pour l’apprentissage de grands modèles de langage (LLM).
Cette stratégie hybride permet aux entreprises d’utiliser à la fois les GPU NVIDIA et les puces Trainium, minimisant ainsi les risques tout en optimisant les performances. De plus, la capacité d’Amazon à prendre en charge les environnements multi-cloud et cloud hybride offre une plus grande flexibilité que la dépendance de Trillium à un seul cloud.
Le succès de Trillium dépendra de sa capacité à prouver que ses avantages en termes de performances et de coûts peuvent l’emporter sur la maturité de l’écosystème et la portabilité offertes par NVIDIA et Amazon.