Google desarrolla el nuevo procesador Frozen v2: Gemini integrado directamente en el chip

Google planea dar un paso revolucionario para aumentar drásticamente la eficiencia de sus tecnologías de IA. La compañía está trabajando en un chip de servidor especializado llamado Frozen v2, que integra la red neuronal Gemini directamente en la arquitectura del procesador. Se espera que este enfoque aumente el rendimiento de la IA hasta 10 veces respecto a los indicadores actuales. Así lo informa Ixbt.com informa .

Según la información publicada por The Information, la peculiaridad del nuevo procesador es que el modelo Gemini no se cargará desde la memoria, sino que se convertirá en una parte integral del chip. Actualmente, los aceleradores de IA son universales, el modelo se almacena en la memoria y el procesador intercambia datos constantemente con él durante el proceso de trabajo. En el proyecto Frozen v2, la estructura de la red neuronal se «graba» directamente en el silicio.

Eficiencia energética y capacidades técnicas

Tal diseño permite aumentar la eficiencia energética de 6 a 10 veces. Para Google, esto significa una reducción significativa en los costos de atender miles de millones de solicitudes. El nuevo chip será capaz de procesar muchos más tokens por unidad de energía consumida en comparación con los aceleradores TPU (Tensor Processing Unit) actuales.

Cabe destacar que Frozen v2 no reemplazará por completo a los procesadores existentes, sino que se desarrollará como una línea de productos separada para complementarlos. Solo el «peso» del modelo, es decir, los parámetros obtenidos durante el proceso de entrenamiento, podrá actualizarse en el chip, mientras que su arquitectura base permanecerá sin cambios. Esto garantiza una optimización máxima para un modelo específico.

Escasez de recursos y perspectivas futuras

Una de las razones principales por las que Google se embarca en este proyecto es la falta de potencia de cálculo. Actualmente, la demanda de recursos de Google Cloud es tan alta que la empresa se ve obligada a rechazar el servicio a algunos clientes externos. Los chips de alto rendimiento permiten realizar más tareas con menos servidores, lo que también podría tener un impacto positivo en el precio y la velocidad de los servicios para las regiones que utilizan servicios en la nube globales.

Sin embargo, esta tecnología también conlleva riesgos inherentes. En un momento en que el campo de la IA evoluciona rápidamente, una arquitectura sellada a nivel de hardware podría quedar obsoleta antes de que el chip esté listo (alrededor de 2028). No obstante, startups como Taalas están trabajando en chips «sellados» similares, lo que indica que se está formando una nueva tendencia en el sector.

Por ahora, Google no ha confirmado oficialmente este proyecto, limitándose a indicar que están realizando experimentos con soluciones de computación de alto rendimiento. Si Frozen v2 se implementa con éxito, podría marcar el comienzo de una nueva era en la infraestructura de IA.