منذ عام 2015 بدأت غوغل بدخول عالم السيليكون إذ أطلقت وحدة المعالجة TPU المخصصة لتسريع عمليات الذكاء الاصطناعي. ومنذ ذلك الحين قامت بتطوير عدة أجيال من هذه الوحدات وصولاً لتطوير شرائح خاصة لأجهزة الموبايل بيكسل تسمى Tensor التي تحتوي على وحدة معالجة مركزية CPU ووحدة معالجة TPU.
لكن يبدو أن جوجل لا ترغب في التوقف هنا، إذ أعلنت البارحة عن شريحة وحدة معالجة مركزية اسمها Axion معتمدة على معمارية ARM. وهي أكثر كفاءة وفعالية من وحدات المعالجة التي تستخدمها جوجل حالياً في خدماتها السحابية.
وقد أشارت غوغل أنها اعتمدت على هذه المعمارية بسبب التباطؤ في تحسينات الأداء لوحدات المعالجة المعتمدة على معمارية x86 التقليدية التي تشكل الجزء الأكبر من الوحدات التي تستخدمها حالياً.
تفوق وحدة المعالجة المركزية Axion
قالت جوجل أن الشريحة الجديدة تتفوق في الأداء والكفاءة في استهلاك الطاقة على ما سبقها من وحدات دون أن تحدد الوحدات التي تقارنها بها.
من حيث الأداء: تقدم Axion أداءً أفضل بنسبة تصل إلى 30% من أسرع المعالجات الحالية المبنية وفق معمارية Arm وأداء أفضل بنسبة تصل إلى 50% من المعالجات الحالية المستندة إلى x86.
من حيث استهلاك الطاقة: تدعي جوجل أن Axion يوفر كفاءة أفضل في استخدام الطاقة بنسبة تصل إلى 60% مقارنةً بمعالجات x86 الحالية.
هذا الأداء المتفوق سبب أساسي في جعل جوجل تطور هذه الشريحة وتشرع في استبدال الشرائح القديمة بها. فتوفير الطاقة بنسبة 60 بالمئة يخفض كثيراً الكلفة المادية لتشغيل خدماتها السحابية، مما يجعلها أكثر تنافسية مع خدمات أمازون ومايكروسوفت السحابية، مما قد يتيح لها تخفيض التكلفة لمستخدمي خدماتها.
استقلال تصنيع البنية التحتية المتنامي
إن توسع جوجل في وحدات المعالجة المركزية يدل على نضج استراتيجية السيليكون التي تقودها. فمع وجود كل من مسرعات الذكاء الاصطناعي (TPUs) ووحدات المعالجة المركزية (CPUs) الجديدة (Axion) في ترسانتها، فإنها تزيد من اعتماديتها على نفسها في تصنيع الأجهزة والبرمجيات اللازمة لتشغيل مراكز البيانات والخدمات السحابية.
سيضغط هذا على مزودي الخدمات السحابية لتطوير حلول أكثر فعالية لمراكز بياناتهم. ورغم أن جوجل لن تبيع هذه الشرائح للمستهلك مباشرة لكنها ستتيحها لعملائها من خلال الأجهزة الافتراضية (VMs) على خدماتها السحابية، و هذا سيزيد تنافسية شركات صناعة الرقائق مثل إنتل و AMD لتطوير شرائح أكثر فعالية.
