No evento Google Cloud Next 2024, ora em andamento, a empresa anunciou seu novo processador Axion, que é a primeira CPU Google baseada em Arm, criada especificamente para data centers.
Os processadores baseados em Arm geralmente são uma opção mais econômica e eficiente em termos de consumo de energia – de acordo com o Google, a Axion tem um desempenho 30% melhor do que suas atuais ferramentas mais rápidas baseadas em Arm para uso geral na nuvem e 50% melhor do que as VMS x86 mais recentes e comparáveis. A empresa também afirmou que o produto é 60% mais eficiente energeticamente do que essas mesmas VMS x86.
O Google já está usando o Axion em serviços como BigTable, um banco de dados NoSQL e Google Earth, um verdadeiro modelo tridimensional do globo terrestre, havendo planos de expansão para mais serviços no futuro.
O lançamento do Axion leva o Google a competir com a Amazon, que lidera o campo de CPUs baseadas em Arm para data centers – o braço de negócios de nuvem da empresa, Amazon Web Services (AWS), lançou a primeira geração do processador Graviton em 2018, com novas gerações sendo lançadas posteriormente.
Já a NVIDIA, lançou seu primeiro processador baseado em Arm para data centers em 2021, o Grace; outras empresas, como a Ampere também têm feito avanços na área.
A Google vem desenvolvendo seus próprios processadores há vários anos, mas até agora os mesmos estavam principalmente voltados para produtos destinados ao consumidor final. O primeiro Tensor baseado em Arm foi utilizado nos smartphones Pixel 6 e 6 Pro que foram lançados no final de 2021. Os subsequentes telefones Pixel utilizaram versões atualizadas do Tensor.
Antes disso, a Google havia desenvolvido a “Tensor Processing Unit” (TPU) para data centers, começando a utilizá-los nos seus data centers em 2015, disponibilizando-os para terceiros em 2018.
O consumo de energia vem ganhando cada vez mais importância no ambiente de inteligência artificial, tendo o CEO da Arm, Rene Haas, recentemente emitido um alerta sobre o consumo de energia dos modelos de IA, como disse o Wall Street Journal. Haas afirmou que modelos como o ChatGPT são “insaciáveis” em relação à sua necessidade de energia. “Quanto mais informações eles coletam, mais inteligentes eles são, mas quanto mais informações eles coletam para ficarem mais inteligentes, mais energia é necessária”, afirmou Haas.
Até o final da década, os data centers voltados à IA poderão estar consumindo entre 20% e 25% da energia utilizada nos Estados Unidos – hoje, esse número deve estar ao redor de 4%, e esse crescimento não é sustentável, razão pela qual processadores mais eficientes são fundamentais e o Google parece estar no caminho certo.
