原贴链接

此为Google Cloud的文档链接：https://cloud.google.com/tpu/docs/v6e-intro，未提供具体内容，仅指向谷歌Trillium TPU（v6e）介绍的文档

讨论总结

整个讨论以Google Trillium TPU (v6e)为核心，涵盖了它的多个方面，包括性能、价格、对其他产品的影响等。同时也涉及到相关的智能模型如Gemini，还对比了与Nvidia产品在大型语言模型方面的情况，以及云计算与本地主机语言模型的关系等，大家从不同角度发表看法，整体氛围较为理性、专业，充满技术探讨的氛围🧐

主要观点

  1. 👍 Google的Trillium TPU (v6e)可能使Gemini API调用成本降低。
    • 支持理由：未提及具体依据，但这是对产品发展的一种预期推测。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 TPU在效率上会有一定提升（相比Nvidia产品对LLMs）。
    • 正方观点：不用支付Nvidia在晶圆上的加价是一大优势，还有一些互联玩法等。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 TPU (v6e)计算密度高。
    • 解释：通过与H100对比提及计算密度相关情况。
  4. 💡 v6e和v5p的价格相比其他租用型号无吸引力。
    • 解释：结合内存等情况进行性价比分析得出结论。
  5. 💡 Gemini被低估。
    • 解释：由于Google严格又愚蠢的过滤规则，限制了Gemini的发展。

金句与有趣评论

  1. “😂 Those Gemini API calls are going to get even cheaper.”
    • 亮点：简单直接地表达了对Google产品影响的预期，使复杂的技术关系以一种直白的方式呈现。
  2. “🤔 OpenAI must be terrified of Google having an inference optimized system like this.”
    • 亮点：从竞争对手的角度进行推测，很有话题性。
  3. “👀 Google is pushing 8chip pods with 256gb total vram as an inference solution, but that’s not really even enough for bigger models.”
    • 亮点：对Google产品在大模型应用方面提出了质疑，有一定深度。

情感分析

总体情感倾向比较中立客观，主要分歧点较少。大多数评论者都在以理性的态度探讨技术产品的性能、价格、影响等方面。可能是因为这是一个比较专业的技术话题，大家更关注事实依据，而非情感表达😉

趋势与预测

  • 新兴话题：希望Google在产品推广方面有更多举措，如将Trillium TPU（v6e）放在PCIe总线上并向公众出售，这可能会引发后续关于产品商业化推广的讨论。
  • 潜在影响：如果Google Trillium TPU (v6e)在成本、效率等方面的优势能进一步发挥，可能会影响智能模型相关领域的发展方向，包括模型调用成本、开发工具的选择等方面🧐

详细内容：

《Google Trillium TPU（v6e）引发的热烈讨论》

近日，关于 Google Trillium TPU（v6e）的话题在 Reddit 上引起了广泛关注。该帖子提供了相关介绍的链接（https://cloud.google.com/tpu/docs/v6e-intro），获得了众多用户的积极参与，评论数众多。讨论主要围绕着其性能、价格、与其他同类产品的比较等方面展开。

在讨论中，有人指出 Gemini API 调用将变得更加便宜，甚至认为 OpenAI 会因 Google 拥有这样的推理优化系统而感到恐慌。还有用户关心推理速度，比如有人询问“有人知道它的推理速度吗？我在寻找智能模型最快的 API 提供商”。

有人提到 Cerebras llama 3.1 70b 的速度能达到每秒 2000 个令牌，会是最快的智能模型。但也有人认为 Groq 模型存在一些问题，比如“我出于某些原因觉得 Groq 模型很糟糕，除了可能 90b 文本，Sambanova 速度一样快且有正常的 Llama 模型，但 Sambanova 没有 /models 端点”。

对于价格和性能的权衡，有人表示“2.7 美元/小时的 v6e 和 4.2 美元/小时的 v5p，后者具有 95GB VRAM 和 450 BF TFLOPS。但这些选项都不如 H100/H200/MI300X 有吸引力，除非 Google 在 Colab/Kaggle 上免费提供，或者你只能使用 Azure/AWS 昂贵的 GPU 且无法在其他地方租到便宜的 GPU”。

有用户称赞 Gemini Flash 性能优越且价格低廉，“Gemini Flash 便宜得离谱，比 70B 模型更智能，还有 100 万的上下文。它大约是 170 T/s，所以读写几乎瞬间完成。我想知道这次更新后它会变得多快多便宜。Gemini 被严重低估了，但可能因为 Google 的严格和愚蠢的过滤器而被人们忽视”。但也有人吐槽 Google 产品的问题，比如“老实说，我忽视它是因为我被 Google 产品坑了太多次。在某个时候，你就得想想是不是自己有问题，因为你还一直相信他们”。

这场关于 Google Trillium TPU（v6e）的讨论展现了大家对于新技术的期待和担忧，也反映了在不断发展的科技领域中，用户对于性能、价格和可靠性的多重考量。未来，我们期待看到 Google 如何进一步优化和推广这一技术，以满足用户的需求和市场的竞争。