我扒出了Gemini 2.0超实时多模态幕后的黑科技，第六代TPU芯片Trillium！

主要观点总结

本文主要介绍了谷歌和OpenAI在人工智能领域的最新进展。谷歌发布了Gemini 2.0多模态大模型，其背后使用的是Trillium芯片，该芯片在AI训练方面有着显著的提升。文章还详细描述了Trillium芯片在AI训练、推理性能、性价比等方面的优势，以及其在扩展效率、多模态交互等方面的突破。与此相比，OpenAI在自研芯片方面的尝试尚未有明确的进展。

关键观点总结

关键观点1: 谷歌发布了Gemini 2.0，是一个多模态大模型，能输入和生成语言、声音、图片、视频等。

Gemini 2.0具有非常低的实时、无卡顿的多模态交互特性。

关键观点2: 谷歌的Trillium芯片是用来训练Gemini 2.0的，它是第6代TPU，在训练效率、推理吞吐量、能源效率等方面有显著提升。

Trillium芯片实现了高效的协同工作，即使在超大规模模型训练中也能保持高扩展效率。

关键观点3: Trillium芯片通过软硬件协同优化，在训练密集型和专家混合（MoE）模型时展现出强大的性能提升。

相较于上一代Cloud TPU v5e，Trillium在训练LLM和MoE模型时实现了高达4倍和3.8倍的加速性能。

关键观点4: Trillium芯片还优化了推理性能和调度，满足多步推理需求，它在图像扩散模型和密集型大语言模型的推理性能上表现出色。

Trillium还注重每美元性能的优化，降低了生成图像的成本。

关键观点5: 相比OpenAI的自研芯片尝试，谷歌的Trillium芯片展现了显著的优势，能够在扩展至数十万颗芯片时仍能保持高效的性能。

谷歌的Trillium芯片已成为行业新标杆，展现了其在AI基础设施领域的独特优势。

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