谷歌推出超级电脑架构 Hypercomputer：整合主流深度学习框架、采用灵活定价策略

CTOnews.com 12 月 7 日消息，谷歌今日在推出全新大语言模型 Gemini 1.0、云端 AI 芯片 TPU v5p 外，还推出了超级电脑架构 AI Hypercomputer。

CTOnews.com获悉，AI Hypercomputer 电脑架构号称"软硬结合"，整合了为 AI 优化的硬件、开源软件、主流深度学习框架，并号称采用灵活的定价模式，便于商业及研究部门使用。

谷歌介绍称，传统深度学习硬件主要凭借硬件性能来加强 AI 计算速度，而 AI Hypercomputer 超级电脑架构实现了"软硬结合"，利用软件与硬件的协同式设计，提升 AI 训练效率。

谷歌声称，AI Hypercomputer 支持 JAX、TensorFlow 与 PyTorch 等深度学习框架，以及 Multislice Training 与 Multihost Inferencing 等软件，还深度整合了谷歌 Kubernetes Engine（GKE）与 Compute Engine 两款基础架构服务。

CTOnews.com同时发现，谷歌强调了 AI Hypercomputer 在定价费率方面的独特性，谷歌声称该 AI 结构提供了更灵活的消费模式，使用了一项名为"Dynamic Workload Scheduler"的平台计费基准，提供"Flex Start"与"Calendar"。

Flex Start 主要用来微调模型，承载学术实验及较短的训练任务，或进行蒸馏、离线推理及批量性的任务，计费标准主要基于 AI 任务所使用的 GPU 与 TPU 量。

而 Calendar 模式则可替 AI 任务预留开始时间，适用于需要精确开始时间及模型训练持续时间的任务，计费标准主要基于时间长度。

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