Apple nutzt Google-Chips für das Training von KI-Modellen

Apple verwendet Google-Chips für das KI-Modelltraining wird von BTW Media profiliert, da veröffentlichte Beweise es mit Internet-Infrastruktur, Governance, operativen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Apple hat sich entschieden, Googles Chips für die Entwicklung von zwei Schlüsselkomponenten seiner KI-Software-Infrastruktur zu verwenden.
• Diese Zusammenarbeit unterstreicht den Einsatz von Googles Tensor Processing Units (TPUs) zur Entwicklung wichtiger KI-Komponenten, während Apple seine neue KI-Suite auf den Markt bringt.

UNSERE MEINUNG
Die Entscheidung von Apple, Googles TPUs anstelle von Nvidias GPUs für das Training von KI-Modellen zu nutzen, markiert eine bedeutende Veränderung in seiner KI-Infrastrukturstrategie, indem es auf Googles maßgeschneiderte KI-Chips setzt. Dieser Schritt unterstreicht Apples Ziel, seine Hardware-Abhängigkeit zu diversifizieren und alternative Technologien angesichts der Marktdominanz von Nvidia zu erkunden.
- Vivienne Xie, BTW-Journalistin

Was geschah

Laut einem am Montag veröffentlichten Forschungsartikel hatApplesich dafür entschieden, Chips vonGoogleanstelle derer des BranchenführersNvidiafür die Entwicklung von zwei wesentlichen Komponenten seiner KI-Software-Infrastruktur zu verwenden. Die Entscheidung, auf Googles Cloud-Infrastruktur zu setzen, ist angesichts der Dominanz von Nvidia im Markt für KI-Prozessoren bemerkenswert.

Nvidia, bekannt für seine begehrten KI-Prozessoren, kontrolliert etwa 80 % des Marktes zusammen mit Chips anderer Cloud-Computing-Unternehmen wie Google undAmazon. Trotz der Prominenz von Nvidia erwähnte der Forschungsartikel von Apple keine Nutzung von Nvidia-Hardware. Stattdessen betonte er die Abhängigkeit von Googles Tensor Processing Units (TPUs).

Zum Training seiner KI-Modelle verwendete Apple zwei Arten von Google-TPUs, die in großen Clustern organisiert waren. Konkret nutzte Apple 2.048 TPUv5p-Chips für das KI-Modell für iPhones und andere Geräte sowie 8.192 TPUv4-Prozessoren für sein Server-KI-Modell. Im Gegensatz zu Nvidia, das sich auf Grafikprozessoren (GPUs) konzentriert, die als eigenständige Produkte verkauft werden, bietet Google Zugriff auf TPUs über seine Google Cloud Platform, was Kunden dazu zwingt, Software innerhalb dieser Plattform zu entwickeln, um die Chips zu nutzen.

Lesen Sie auch:Apple verpflichtet sich zur KI-Sicherheit in der Initiative des Weißen Hauses
Lesen Sie auch:Amazon entwickelt KI-Chips, um Nvidias Marktführerschaft herauszufordern

Warum es wichtig ist

Der Schritt von Apple ist bedeutsam, da er eine Abkehr von Nvidias GPUs darstellt, die weit verbreitet für KI-Anwendungen eingesetzt werden. Google passt TPUs für spezifische KI-Aufgaben an, was sie zu einer praktikablen Alternative für Unternehmen wie Apple macht.

Diese Woche bringt AppleTeile seiner neuen KI-Suite, Apple Intelligence, für Beta-Nutzer auf den Markt. Der Forschungsartikel vom Montag enthüllte erstmals vollständig das Ausmaß von Apples Abhängigkeit von Google-Hardware, obwohl Reuters bereits im Juniüber die Nutzung von TPU-Chipsberichtete. Weder Google noch Nvidia wollten sich dazu äußern.

Die Ingenieure von Apple wiesen in dem Artikel darauf hin, dass das Unternehmen mit Googles Chips noch größere und ausgefeiltere Modelle entwickeln könnte. Diese Ankündigung folgt auf Apples Vorstellung neuer KI-Funktionen auf seiner Entwicklerkonferenz im Juni, einschließlich der Integration von OpenAIs ChatGPT-Technologie in seine Software.

Nach dieser Enthüllung fielen die Aktien von Apple um 0,1 % und schlossen am Montag bei 218,24 US-Dollar.