ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ప్రాసెసింగ్ రంగంలో గూగుల్ యొక్క ఏడవ తరం టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (TPU) ఐరన్‌వుడ్ ఆవిష్కరణతో గణనీయమైన మార్పులు చోటు చేసుకున్నాయి. ఈ అత్యాధునిక AI యాక్సిలరేటర్, భారీ స్థాయిలో కంప్యూటేషనల్ సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంది, ఇది ప్రపంచంలోనే అత్యంత వేగవంతమైన సూపర్ కంప్యూటర్‌ను 24 రెట్లు అధిగమించగలదు.
గూగుల్ క్లౌడ్ నెక్స్ట్ ‘25 సమావేశంలో ఆవిష్కరించబడిన ఈ కొత్త చిప్, AI చిప్ అభివృద్ధిలో గూగుల్ యొక్క దశాబ్దాల వ్యూహంలో ఒక కీలకమైన మైలురాయిగా నిలిచింది. దీని పూర్వీకుల వలె కాకుండా, AI శిక్షణ మరియు అనుమితి వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం రూపొందించబడిన ఐరన్‌వుడ్, ప్రత్యేకంగా అనుమితి కోసం ఇంజనీరింగ్ చేయబడింది, ఇది AI విస్తరణ సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై దృష్టి సారించిన వ్యూహాత్మక మార్పును సూచిస్తుంది.
గూగుల్ యొక్క వైస్ ప్రెసిడెంట్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్, సిస్టమ్స్ మరియు క్లౌడ్ AI జనరల్ మేనేజర్ అమిన్ వహ్దాత్ ఈ పరివర్తనను నొక్కి చెబుతూ, ‘ఐరన్‌వుడ్ జనరేటివ్ AI యొక్క తదుపరి దశకు మరియు దాని విస్తారమైన కంప్యూట్ మరియు కమ్యూనికేషన్ డిమాండ్లకు మద్దతు ఇవ్వడానికి రూపొందించబడింది. దీనిని మేము ‘అనుమితి శకం’ అని పిలుస్తాము, ఇక్కడ AI ఏజెంట్లు కేవలం డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి బదులుగా, అంతర్దృష్టులను మరియు సమాధానాలను అందించడానికి డేటాను సేకరించి ఉత్పత్తి చేస్తాయి.’ అని అన్నారు.
42.5 ఎక్సాఫ్లాప్స్ కంప్యూటింగ్ పవర్‌తో సరిహద్దులను దాటడం
ఐరన్‌వుడ్ యొక్క సాంకేతిక లక్షణాలు నిజంగా ఆకట్టుకునేలా ఉన్నాయి. 9,216 చిప్‌ల పాడ్‌కు స్కేల్ చేసినప్పుడు, ఇది 42.5 ఎక్సాఫ్లాప్స్ AI కంప్యూట్‌ను అందిస్తుంది. దీనిని పరిశీలిస్తే, ఇది ప్రస్తుత ప్రపంచంలోనే అత్యంత వేగవంతమైన సూపర్ కంప్యూటర్ ఎల్ కాపిటన్‌ను మరుగునపరిచేలా ఉంది, ఇది 1.7 ఎక్సాఫ్లాప్స్‌తో పనిచేస్తుంది. ఒక్కో ఐరన్‌వుడ్ చిప్ 4614 TFLOPల గరిష్ట కంప్యూట్ సామర్థ్యాన్ని సాధించగలదు.
ముడి ప్రాసెసింగ్ శక్తికి మించి, ఐరన్‌వుడ్ మెమరీ మరియు బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను గణనీయంగా పెంచుతుంది. ప్రతి చిప్‌లో 192GB హై-బ్యాండ్‌విడ్త్ మెమరీ (HBM) అమర్చబడి ఉంది, ఇది గత తరం TPU ట్రిలియమ్‌తో పోలిస్తే ఆరు రెట్లు ఎక్కువ. చిప్‌కు మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్ 7.2 టెరాబిట్స్/సెకనుకు చేరుకుంటుంది, ఇది ట్రిలియమ్ కంటే 4.5 రెట్లు ఎక్కువ.
- కంప్యూట్ పవర్: 42.5 ఎక్సాఫ్లాప్స్ (9,216 చిప్‌ల పాడ్‌కు)
- చిప్‌కు గరిష్ట కంప్యూట్: 4614 TFLOPలు
- మెమరీ: చిప్‌కు 192GB HBM
- మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్: చిప్‌కు 7.2 టెరాబిట్స్/సె
డేటా సెంటర్‌లు విస్తరిస్తున్న మరియు విద్యుత్ వినియోగం పెరుగుతున్న ఈ యుగంలో, ఐరన్‌వుడ్ శక్తి సామర్థ్యంలో గణనీయమైన మెరుగుదలలను చూపుతుంది. ఇది ట్రిలియమ్‌తో పోలిస్తే వాట్‌కు రెట్టింపు పనితీరును అందిస్తుంది మరియు 2018లో ప్రవేశపెట్టిన మొదటి TPU కంటే దాదాపు 30 రెట్లు ఎక్కువ.
అనుమితి కోసం ఈ ఆప్టిమైజేషన్ AI యొక్క పరిణామంలో ఒక కీలకమైన మలుపును సూచిస్తుంది. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, ప్రముఖ AI ల్యాబ్‌లు నిరంతరం విస్తరిస్తున్న పారామీటర్ గణనలతో పెరుగుతున్న పెద్ద ఫౌండేషన్ మోడల్‌లను అభివృద్ధి చేయడంపై దృష్టి సారించాయి. గూగుల్ అనుమితి ఆప్టిమైజేషన్‌పై దృష్టి పెట్టడం విస్తరణ సామర్థ్యం మరియు అనుమితి సామర్థ్యాలపై కేంద్రీకృతమైన కొత్త నమూనా వైపు ఒక అడుగు అని సూచిస్తుంది.
మోడల్ శిక్షణ చాలా అవసరమైనప్పటికీ, AI సాంకేతికతలు మరింత విస్తృతంగా వ్యాప్తి చెందుతున్నందున, అనుమితి కార్యకలాపాలు బిలియన్ల సార్లు జరుగుతాయి. AIని ఉపయోగించే వ్యాపారాలకు, మోడల్‌లు మరింత సంక్లిష్టంగా మారుతున్నందున, ఆర్థికశాస్త్రం అనుమితి ఖర్చులతో ముడిపడి ఉంటుంది.
గత ఎనిమిది సంవత్సరాలలో గూగుల్ యొక్క AI కంప్యూట్ డిమాండ్ పది రెట్లు పెరిగి 100 మిలియన్లకు చేరుకుంది. ఐరన్‌వుడ్ వంటి ప్రత్యేక నిర్మాణాలతో కాకుండా, సాంప్రదాయ పురోగతి ద్వారా ఈ వృద్ధి పథాన్ని నిలబెట్టడం అసాధ్యం.
ముఖ్యంగా, గూగుల్ యొక్క ప్రకటన సాధారణ నమూనా గుర్తింపు కంటే సంక్లిష్టమైన అనుమితి పనులను అమలు చేయగల ‘రీజనింగ్ మోడల్‌లపై’ దృష్టి సారించింది. భవిష్యత్తులో AI పెద్ద మోడల్‌లపై మాత్రమే కాకుండా, సమస్యలను విడదీయగల, బహుళ-దశల తార్కికంలో పాల్గొనగల మరియు మానవ-వంటి ఆలోచనా విధానాలను అనుకరించగల మోడల్‌లపై ఆధారపడి ఉంటుందని ఇది సూచిస్తుంది.
తదుపరి తరం పెద్ద మోడళ్లకు శక్తినివ్వడం
గూగుల్ తన అత్యంత ఆధునిక AI మోడల్‌ల కోసం ఐరన్‌వుడ్‌ను ప్రాథమిక అవస్థాపనగా స్థానీకరిస్తుంది, ఇందులో దాని స్వంత జెమిని 2.5 కూడా ఉంది, ఇది ‘స్థానిక రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను’ కలిగి ఉంది.
ఈ సంస్థ ఇటీవల జెమిని 2.5 ఫ్లాష్‌ను కూడా విడుదల చేసింది, ఇది దాని ప్రధాన మోడల్ యొక్క చిన్న వెర్షన్, ఇది ‘ప్రాంప్ట్ యొక్క సంక్లిష్టత ఆధారంగా రీజనింగ్ డెప్త్‌ను సర్దుబాటు చేయడానికి’ రూపొందించబడింది. ఈ మోడల్ వేగవంతమైన ప్రతిస్పందన సమయాలు అవసరమయ్యే రోజువారీ అప్లికేషన్‌ల కోసం రూపొందించబడింది.
గూగుల్ తన సమగ్ర మల్టీమోడల్ జనరేషన్ మోడల్‌ల సూట్‌ను మరింత ప్రదర్శించింది, ఇందులో టెక్స్ట్-టు-ఇమేజ్, టెక్స్ట్-టు-వీడియో మరియు కొత్తగా విడుదల చేసిన టెక్స్ట్-టు-మ్యూజిక్ సామర్థ్యం లిరియా ఉన్నాయి. ఈ సాధనాలను కలిపి ఒక కచేరీ కోసం పూర్తి ప్రమోషనల్ వీడియోను ఎలా సృష్టించవచ్చో ఒక డెమో వివరించింది.
ఐరన్‌వుడ్ అనేది గూగుల్ యొక్క విస్తృత AI అవస్థాపన వ్యూహంలో ఒక భాగం మాత్రమే. ఈ సంస్థ క్లౌడ్ WANను కూడా ప్రకటించింది, ఇది గూగుల్ యొక్క గ్లోబల్-స్కేల్ ప్రైవేట్ నెట్‌వర్క్ అవస్థాపనకు సంస్థలకు ప్రాప్తిని అందించే నిర్వహించబడే వైడ్ ఏరియా నెట్‌వర్క్ సేవ.
గూగుల్ AI వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం తన సాఫ్ట్‌వేర్ ఆఫర్‌లను కూడా విస్తరిస్తోంది, ఇందులో గూగుల్ డీప్‌మైండ్ అభివృద్ధి చేసిన మెషిన్-లెర్నింగ్ రన్‌టైమ్ పాత్‌వేస్ ఉన్నాయి. పాత్‌వేస్ ఇప్పుడు వినియోగదారులను వందలాది TPUలలో మోడల్ సర్వింగ్‌ను స్కేల్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
A2A పరిచయం: ఇంటెలిజెంట్ ఏజెంట్ సహకారం యొక్క పర్యావరణ వ్యవస్థను పెంపొందించడం
హార్డ్‌వేర్ పురోగతులకు మించి, గూగుల్ మల్టీ-ఏజెంట్ సిస్టమ్‌లపై దృష్టి సారించి AI కోసం తన దృష్టిని ప్రదర్శించింది, ఇంటెలిజెంట్ ఏజెంట్‌ల అభివృద్ధిని సులభతరం చేయడానికి ఒక ప్రోటోకాల్‌ను విడుదల చేసింది: ఏజెంట్-టు-ఏజెంట్ (A2A). ఈ ప్రోటోకాల్ వివిధ AI ఏజెంట్‌ల మధ్య సురక్షితమైన మరియు ప్రామాణిక కమ్యూనికేషన్‌ను ప్రోత్సహించడానికి రూపొందించబడింది.
2025 AIకి ఒక పరివర్తన సంవత్సరంగా ఉంటుందని గూగుల్ విశ్వసిస్తుంది, జనరేటివ్ AI యొక్క అప్లికేషన్ ఒకే ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం నుండి ఇంటెలిజెంట్ ఏజెంట్ సిస్టమ్‌ల ద్వారా సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అభివృద్ధి చెందుతుంది.
A2A ప్రోటోకాల్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లలో పరస్పర కార్యాచరణను అనుమతిస్తుంది, ఏజెంట్‌లకు సాధారణ ‘భాష’ మరియు సురక్షితమైన కమ్యూనికేషన్ ఛానెల్‌లను అందిస్తుంది. ఈ ప్రోటోకాల్‌ను ఇంటెలిజెంట్ ఏజెంట్‌ల కోసం నెట్‌వర్క్ లేయర్‌గా చూడవచ్చు, ఇది సంక్లిష్ట వర్క్‌ఫ్లోలలో ఏజెంట్ సహకారాన్ని సులభతరం చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఇది వివిధ సంక్లిష్టత మరియు వ్యవధి కలిగిన పనులపై కలిసి పనిచేయడానికి ప్రత్యేక AI ఏజెంట్‌లకు అధికారం ఇస్తుంది, చివరికి సహకారం ద్వారా మొత్తం సామర్థ్యాలను పెంచుతుంది.
A2A ఎలా పనిచేస్తుంది
గూగుల్ తన బ్లాగ్ పోస్ట్‌లో MCP మరియు A2A ప్రోటోకాల్‌ల మధ్య పోలికను అందించింది:
- MCP (మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్): సాధనం మరియు వనరు నిర్వహణ కోసం
- నిర్మాణాత్మక ఇన్‌పుట్/అవుట్‌పుట్ ద్వారా ఏజెంట్‌లను సాధనాలు, APIలు మరియు వనరులకు కలుపుతుంది.
- గూగుల్ ADK MCP సాధనాలకు మద్దతు ఇస్తుంది, వివిధ MCP సర్వర్‌లను ఏజెంట్‌లతో పని చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
- A2A (ఏజెంట్2ఏజెంట్ ప్రోటోకాల్): ఏజెంట్‌ల మధ్య సహకారం కోసం
- మెమరీ, వనరులు లేదా సాధనాలను పంచుకోకుండా ఏజెంట్‌ల మధ్య డైనమిక్ మల్టీమోడల్ కమ్యూనికేషన్‌ను అనుమతిస్తుంది.
- సమాజంచే నడపబడే ఒక బహిరంగ ప్రమాణం.
- ఉదాహరణలను గూగుల్ ADK, లాంగ్‌గ్రాఫ్ మరియు క్రూ. AI వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి చూడవచ్చు.
సారాంశంలో, A2A మరియు MCP ఒకదానికొకటి పూరకంగా ఉంటాయి. MCP ఏజెంట్‌లకు సాధనం మద్దతును అందిస్తుంది, అయితే A2A ఈ సన్నద్ధమైన ఏజెంట్‌లను ఒకదానితో ఒకటి కమ్యూనికేట్ చేయడానికి మరియు సహకరించడానికి అనుమతిస్తుంది.
గూగుల్ ప్రకటించిన భాగస్వాముల జాబితా MCP వలెనే A2A కూడా శ్రద్ధ పొందుతుందని సూచిస్తుంది. ఈ చొరవ ఇప్పటికే దాని ప్రారంభ సహకార సమూహంలో ప్రముఖ సాంకేతిక సంస్థలు మరియు అగ్ర ప్రపంచ కన్సల్టింగ్ మరియు సిస్టమ్ ఇంటిగ్రేషన్ సర్వీస్ ప్రొవైడర్‌లతో సహా 50 కంటే ఎక్కువ సంస్థలను ఆకర్షించింది.
ఈ ప్రోటోకాల్ యొక్క బహిరంగతను గూగుల్ నొక్కి చెప్పింది, దీనిని అంతర్లీన సాంకేతిక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు లేదా సర్వీస్ ప్రొవైడర్‌లతో సంబంధం లేకుండా ఏజెంట్లు సహకరించడానికి ప్రామాణిక పద్ధతిగా స్థానీకరించింది. భాగస్వాములతో ప్రోటోకాల్‌ను రూపొందించేటప్పుడు ఈ సంస్థ క్రింది ఐదు కీలక సూత్రాలకు కట్టుబడి ఉందని తెలిపింది:
- ఏజెంట్ సామర్థ్యాలను స్వీకరించండి: A2A ఏజెంట్లు మెమరీ, సాధనాలు మరియు సందర్భాన్ని పంచుకోనప్పటికీ, వారి సహజమైన, అసంఘటిత మార్గాల్లో సహకరించడానికి వీలు కల్పించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఏజెంట్‌లను కేవలం ‘సాధనాలు’గా పరిమితం చేయకుండా నిజమైన మల్టీ-ఏజెంట్ దృశ్యాలను ప్రారంభించడం లక్ష్యం.
- ఉన్న ప్రమాణాలపై నిర్మించండి: ప్రోటోకాల్ HTTP, SSE మరియు JSON-RPCతో సహా ఇప్పటికే ఉన్న ప్రసిద్ధ ప్రమాణాలపై నిర్మించబడింది, ఇది సంస్థలు ఉపయోగించే ఇప్పటికే ఉన్న IT స్టాక్‌లతో అనుసంధానం చేయడం సులభం చేస్తుంది.
- డిఫాల్ట్‌గా సురక్షితం: A2A ప్రారంభించినప్పుడు OpenAPI యొక్క ప్రామాణీకరణ పథకాలతో పోల్చదగిన ఎంటర్‌ప్రైజ్-గ్రేడ్ ప్రామాణీకరణ మరియు అధికారానికి మద్దతు ఇవ్వడానికి రూపొందించబడింది.
- దీర్ఘకాలిక పనులకు మద్దతు ఇవ్వండి: శీఘ్ర పనుల నుండి గంటలు లేదా రోజులు పట్టే లోతైన పరిశోధన వరకు (మానవులు పాల్గొన్నప్పుడు) అనేక రకాల దృశ్యాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి A2A వశ్యతతో రూపొందించబడింది. ఈ ప్రక్రియ అంతటా, A2A వినియోగదారులకు నిజ-సమయ అభిప్రాయం, నోటిఫికేషన్‌లు మరియు స్థితి నవీకరణలను అందించగలదు.
- మోడాలిటీ అజ్ఞేయం: ఏజెంట్‌ల ప్రపంచం టెక్స్ట్‌కు పరిమితం కాదు, అందుకే ఆడియో మరియు వీడియో స్ట్రీమ్‌లతో సహా వివిధ మోడాలిటీలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి A2A రూపొందించబడింది.
ఉదాహరణ: A2A ద్వారా క్రమబద్ధీకరించబడిన నియామక ప్రక్రియ
A2A నియామక ప్రక్రియను ఎలా క్రమబద్ధీకరించగలదో గూగుల్ అందించిన ఒక ఉదాహరణ వివరిస్తుంది.
ఏజెంట్‌స్పేస్ వంటి ఏకీకృత ఇంటర్‌ఫేస్‌లో, ఒక నియామక నిర్వాహకుడు ఉద్యోగ అవసరాల ఆధారంగా తగిన అభ్యర్థులను కనుగొనడానికి ఒక ఏజెంట్‌ను నియమించవచ్చు. ఈ ఏజెంట్ అభ్యర్థి సోర్సింగ్‌ను పూర్తి చేయడానికి నిర్దిష్ట రంగాలలో ప్రత్యేక ఏజెంట్‌లతో సంభాషించవచ్చు. వినియోగదారు ఇంటర్వ్యూలను షెడ్యూల్ చేయడానికి ఏజెంట్‌కు సూచించవచ్చు మరియు నేపథ్య తనిఖీలకు సహాయపడటానికి ఇతర ప్రత్యేక ఏజెంట్‌లను ప్రారంభించవచ్చు, తద్వారా పూర్తిగా ఆటోమేటెడ్, క్రాస్-సిస్టమ్ సహకార నియామకాన్ని అనుమతిస్తుంది.
MCPని స్వీకరించడం: మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో చేరడం
ఏకకాలంలో, గూగుల్ MCPని కూడా స్వీకరిస్తోంది. OpenAI ఆంత్రోపిక్ యొక్క మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP)ని స్వీకరించిన కొన్ని వారాల తర్వాత, గూగుల్ కూడా దానిని అనుసరించింది మరియు ఈ చొరవలో చేరింది.
MCPకి గూగుల్ తన జెమిని మోడల్‌లు మరియు SDKలకు మద్దతును జోడిస్తుందని గూగుల్ డీప్‌మైండ్ CEO డెమిస్ హస్సాబిస్ Xలో ప్రకటించారు, అయితే నిర్దిష్ట కాలక్రమం అందించబడలేదు.
‘MCP అనేది AI ఏజెంట్‌ల యుగం కోసం వేగంగా బహిరంగ ప్రమాణంగా మారుతున్న ఒక అద్భుతమైన ప్రోటోకాల్. MCP బృందం మరియు ఈ సాంకేతికత అభివృద్ధిని ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి పరిశ్రమలోని ఇతర భాగస్వాములతో కలిసి పనిచేయడానికి మేము ఎదురుచూస్తున్నాము’ అని హస్సాబిస్ పేర్కొన్నారు.
నవంబర్ 2024లో విడుదలైనప్పటి నుండి, MCP త్వరగా ప్రజాదరణ పొందింది మరియు విస్తృత శ్రద్ధను పొందింది, ఇది భాషా నమూనాలను సాధనాలు మరియు డేటాతో కనెక్ట్ చేయడానికి ఒక సాధారణ మరియు ప్రామాణిక మార్గంగా ఉద్భవించింది.
MCP AI మోడల్‌లను పనులను పూర్తి చేయడానికి మరియు కంటెంట్ లైబ్రరీలు మరియు అప్లికేషన్ డెవలప్‌మెంట్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి ఎంటర్‌ప్రైజ్ సాధనాలు మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ వంటి డేటా మూలాల నుండి డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ప్రోటోకాల్ డెవలపర్‌లను డేటా మూలాలు మరియు చాట్‌బాట్‌ల వంటి AI-ఆధారిత అప్లికేషన్‌ల మధ్య ద్వి దిశాత్మక కనెక్షన్‌లను ఏర్పాటు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
డెవలపర్‌లు MCP సర్వర్‌ల ద్వారా డేటా ఇంటర్‌ఫేస్‌లను బహిర్గతం చేయవచ్చు మరియు ఈ సర్వర్‌లకు కనెక్ట్ చేయడానికి MCP క్లయింట్‌లను (అప్లికేషన్‌లు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలు వంటివి) నిర్మించవచ్చు. ఆంత్రోపిక్ MCPని ఓపెన్-సోర్స్ చేసినప్పటి నుండి, అనేక సంస్థలు తమ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో MCP మద్దతును విలీనం చేశాయి.
కీలక భావనల మెరుగైన విశ్లేషణ:
గూగుల్ యొక్క ఇటీవలి ప్రకటనల ప్రభావం మరియు ప్రాముఖ్యతను మరింత స్పష్టం చేయడానికి, ఐరన్‌వుడ్, A2A మరియు MCP యొక్క ప్రధాన భాగాలను మరింత లోతుగా పరిశీలిద్దాం.
ఐరన్‌వుడ్: అనుమితి యుగంలోకి ఒక లోతైన డైవ్
ప్రధానంగా శిక్షణా నమూనాలపై దృష్టి పెట్టడం నుండి అనుమితి కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడం వరకు మారడం AI రంగంలో ఒక కీలకమైన పరిణామం. నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు అంచనాలు చేయడానికి శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఒక నమూనాకు విస్తారమైన డేటాను అందించడం శిక్షణలో ఉంటుంది. మరోవైపు, అనుమితి అనేది కొత్త, కనిపించని డేటాపై అంచనాలు చేయడానికి శిక్షణ పొందిన నమూనాను ఉపయోగించే ప్రక్రియ.
శిక్షణ అనేది వనరులు అవసరమయ్యే, ఒకసారి (లేదా అరుదుగా) జరిగే సంఘటన అయినప్పటికీ, అనుమితి వాస్తవ-ప్రపంచ అప్లికేషన్‌లలో నిరంతరం మరియు విస్తృత స్థాయిలో జరుగుతుంది. వంటి అప్లికేషన్‌లను పరిగణించండి:
- చాట్‌బాట్‌లు: వినియోగదారు ప్రశ్నలకు నిజ సమయంలో ప్రతిస్పందించడం.
- సిఫార్సు సిస్టమ్‌లు: వినియోగదారు ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా ఉత్పత్తులు లేదా కంటెంట్‌ను సూచించడం.
- మోసం గుర్తింపు: మోసపూరిత లావాదేవీలను గుర్తించడం.
- చిత్ర గుర్తింపు: వస్తువులు, వ్యక్తులు లేదా దృశ్యాలను గుర్తించడానికి చిత్రాలను విశ్లేషించడం.
ఈ అప్లికేషన్‌లకు సజావుగా వినియోగదారు అనుభవాన్ని అందించడానికి వేగవంతమైన, సమర్థవంతమైన అనుమితి అవసరం. ఐరన్‌వుడ్ ప్రత్యేకంగా ఈ పనులలో రాణించడానికి రూపొందించబడింది.
అనుమితి కోసం ఐరన్‌వుడ్ యొక్క కీలక ప్రయోజనాలు:
- అధిక త్రోపుట్‌: భారీ కంప్యూట్ శక్తి (42.5 ఎక్సాఫ్లాప్స్) ఏకకాలంలో పెద్ద సంఖ్యలో అనుమితి అభ్యర్థనలను నిర్వహించడానికి ఐరన్‌వుడ్‌ను అనుమతిస్తుంది.
- తక్కువ జాప్యం: అధిక-బ్యాండ్‌విడ్త్ మెమరీ (HBM) మరియు సమర్థవంతమైన ఆర్కిటెక్చర్ ప్రతి అనుమితి అభ్యర్థనను ప్రాసెస్ చేయడానికి పట్టే సమయాన్ని తగ్గిస్తాయి.
- శక్తి సామర్థ్యం: మెరుగైన వాట్‌కు పనితీరు పెద్ద-స్థాయి అనుమితి విస్తరణలను అమలు చేయడానికి సంబంధించిన కార్యాచరణ ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది.
అనుమితి కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా, AI-ఆధారిత అప్లికేషన్‌లను మరింత సమర్థవంతంగా మరియు ఖర్చుతో కూడుకున్న విధంగా విస్తరించడానికి గూగుల్ వ్యాపారాలను అనుమతిస్తుంది.
A2A: సహకార AIకి పునాది
ఏజెంట్-టు-ఏజెంట్ (A2A) ప్రోటోకాల్ మరింత అధునాతనమైన మరియు సహకార AI సిస్టమ్‌లను సృష్టించడానికి ఒక ముఖ్యమైన అడుగును సూచిస్తుంది. మల్టీ-ఏజెంట్ సిస్టమ్‌లో, బహుళ AI ఏజెంట్లు ఒక సంక్లిష్ట సమస్యను పరిష్కరించడానికి కలిసి పనిచేస్తాయి. ప్రతి ఏజెంట్‌కు దాని స్వంత ప్రత్యేక నైపుణ్యాలు మరియు జ్ఞానం ఉండవచ్చు మరియు అవి ఒక సాధారణ లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి ఒకదానితో ఒకటి కమ్యూనికేట్ చేస్తాయి మరియు సమన్వయం చేస్తాయి.
ఆటోమేటెడ్ కస్టమర్ సపోర్ట్‌ను కలిగి ఉన్న ఒక దృశ్యాన్ని పరిగణించండి:
- ఏజెంట్ 1: కస్టమర్ యొక్క ప్రారంభ ప్రశ్నకు అర్థం చేసుకుంటుంది మరియు అంతర్లీన సమస్యను గుర్తిస్తుంది.
- ఏజెంట్ 2: సంబంధిత సమాచారాన్ని కనుగొనడానికి ఒక జ్ఞాన స్థావరాన్ని యాక్సెస్ చేస్తుంది.
- ఏజెంట్ 3: అవసరమైతే మానవ ఏజెంట్‌తో తదుపరి అపాయింట్‌మెంట్‌ను షెడ్యూల్ చేస్తుంది.
సమన్వయంతో కూడిన కస్టమర్ అనుభవాన్ని అందించడానికి ఈ ఏజెంట్లు సజావుగా కమ్యూనికేట్ చేయగలగాలి మరియు సమాచారాన్ని పంచుకోగలగాలి. A2A ఈ రకమైన సహకారం కోసం ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తుంది.
A2A యొక్క కీలక ప్రయోజనాలు:
- పరస్పర కార్యాచరణ: వేర్వేరు ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లలో అభివృద్ధి చేయబడిన ఏజెంట్‌లను ఒకదానితో ఒకటి కమ్యూనికేట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
- ప్రామాణీకరణ: ఏజెంట్ కమ్యూనికేషన్ కోసం ఒక సాధారణ ‘భాష’ మరియు ప్రోటోకాల్‌ల సమితిని అందిస్తుంది.
- భద్రత: సున్నితమైన డేటాను రక్షించడం ద్వారా ఏజెంట్‌ల మధ్య సురక్షితమైన కమ్యూనికేషన్‌ను నిర్ధారిస్తుంది.
- వశ్యత: టెక్స్ట్, ఆడియో మరియు వీడియోతో సహా అనేక రకాల కమ్యూనికేషన్ మోడాలిటీలకు మద్దతు ఇస్తుంది.
AI ఏజెంట్‌ల మధ్య సహకారాన్ని పెంపొందించడం ద్వారా, A2A మరింత శక్తివంతమైన మరియు బహుముఖ AI సిస్టమ్‌ల అభివృద్ధిని అనుమతిస్తుంది.
MCP: AI మరియు డేటా మధ్య అంతరాన్ని పూరించడం
మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) వారి పనులను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి అవసరమైన విస్తారమైన డేటాకు AI నమూనాలను కనెక్ట్ చేసే సవాలును పరిష్కరిస్తుంది. AI నమూనాలకు ఖచ్చితమైన అంచనాలు చేయడానికి మరియు సమాచారం ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాబేస్‌లు, APIలు మరియు క్లౌడ్ సేవలు వంటి వివిధ మూలాల నుండి నిజ-సమయ డేటాకు ప్రాప్తి అవసరం.
MCP ఈ డేటా మూలాలను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు వాటితో సంభాషించడానికి AI నమూనాల కోసం ఒక ప్రామాణిక మార్గాన్ని అందిస్తుంది. ఇది దీని కోసం ప్రోటోకాల్‌ల సమితిని నిర్వచిస్తుంది:
- డేటా డిస్కవరీ: అందుబాటులో ఉన్న డేటా మూలాలను గుర్తించడం.
- డేటా యాక్సెస్: డేటా మూలాల నుండి డేటాను తిరిగి పొందడం.
- డేటా ట్రాన్స్‌ఫార్మేషన్: AI నమూనా అర్థం చేసుకోగల ఆకృతిలోకి డేటాను మార్చడం.
డేటా యాక్సెస్ కోసం ప్రామాణిక ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందించడం ద్వారా, MCP నిజ-ప్రపంచ డేటాతో AI నమూనాలను ఏకీకృతం చేసే ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది.
MCP యొక్క కీలక ప్రయోజనాలు:
- సరళీకృత ఏకీకరణ: డేటా మూలాలకు AI నమూనాలను కనెక్ట్ చేయడం సులభం చేస్తుంది.
- ప్రామాణీకరణ: డేటా యాక్సెస్ కోసం ఒక సాధారణ ప్రోటోకాల్‌ల సమితిని అందిస్తుంది.
- పెరిగిన సామర్థ్యం: డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు మార్చడానికి అవసరమైన సమయం మరియు కృషిని తగ్గిస్తుంది.
- మెరుగైన ఖచ్చితత్వం: AI నమూనాలను అత్యంత నవీనమైన సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలకు దారితీస్తుంది.
AI నమూనాలను వారికి అవసరమైన డేటాకు కనెక్ట్ చేయడం ద్వారా, MCP వారిని మరింత ప్రభావవంతంగా నిర్వహించడానికి మరియు ఎక్కువ విలువను అందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.