ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) యొక్క రంగం నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతోంది, హార్డ్‌వేర్‌లోని పురోగతులు కొత్త అవకాశాలను అన్‌లాక్ చేయడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తున్నాయి. AI ఆవిష్కరణలో అగ్రగామిగా ఉన్న గూగుల్, ఇటీవల తన ఏడవ తరం టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (TPU)ని ఆవిష్కరించింది, దీనికి ‘ఐరన్‌వుడ్’ అనే కోడ్‌నేమ్ పెట్టారు, ఇది AI గణన సామర్థ్యాలలో గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తుంది. ఈ అత్యాధునిక AI యాక్సిలరేటర్ పెద్ద-స్థాయి విస్తరణలలో ప్రపంచంలోని అత్యంత వేగవంతమైన సూపర్‌కంప్యూటర్‌లను కూడా 24 రెట్లు అధిగమించే గణన నైపుణ్యాన్ని కలిగి ఉంది.
గూగుల్ క్లౌడ్ నెక్స్ట్ ‘25 సమావేశంలో ప్రకటించిన ఐరన్‌వుడ్, AI చిప్ అభివృద్ధిలో గూగుల్ యొక్క దశాబ్దాల ప్రయాణంలో ఒక వ్యూహాత్మక మార్పును సూచిస్తుంది. AI శిక్షణ మరియు అనుమితి వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం రూపొందించబడిన దాని ముందున్న వాటిలా కాకుండా, ఐరన్‌వుడ్ ప్రత్యేకంగా అనుమితి పనులలో రాణించడానికి ఇంజనీరింగ్ చేయబడింది, ఇది AI-ఆధారిత అనువర్తనాల యొక్క కొత్త శకానికి నాంది పలుకుతుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్, సిస్టమ్స్ మరియు క్లౌడ్ AI వైస్ ప్రెసిడెంట్ మరియు జనరల్ మేనేజర్ అమిన్ వహ్దాత్ ప్రకారం, ‘ఐరన్‌వుడ్ జనరేటివ్ AI యొక్క తదుపరి దశకు మరియు దాని భారీ గణన మరియు కమ్యూనికేషన్ అవసరాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి రూపొందించబడింది. AI ఏజెంట్లు అంతర్దృష్టులను మరియు సమాధానాలను అందించడానికి డేటాను సేకరించి ఉత్పత్తి చేస్తాయి, డేటాను మాత్రమే కాకుండా, దీనిని మేము ‘అనుమితి యుగం’ అని పిలుస్తాము.’
ఐరన్‌వుడ్ యొక్క अभूतपूर्व సామర్థ్యాల ఆవిష్కరణ
ఐరన్‌వుడ్ యొక్క సాంకేతిక లక్షణాలు అసాధారణమైనవి. 9,216 చిప్‌ల పాడ్‌కి స్కేల్ చేసినప్పుడు, ఇది 42.5 ఎక్సాఫ్లాప్‌ల AI గణన శక్తిని అందించగలదు. ఈ సంఖ్య ప్రపంచంలోనే అత్యంత వేగవంతమైన సూపర్‌కంప్యూటర్‌గా ప్రస్తుత టైటిల్‌ను కలిగి ఉన్న ఎల్ కాపిటన్ అందించే 1.7 ఎక్సాఫ్లాప్‌లను మరుగున పరుస్తుంది. ప్రతి వ్యక్తిగత ఐరన్‌వుడ్ చిప్ 4,614 TFLOPల గరిష్ట గణన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.
కేవలం ప్రాసెసింగ్ శక్తికి మించి, ఐరన్‌వుడ్ మెమరీ మరియు బ్యాండ్‌విడ్త్‌లో కూడా గణనీయమైన మెరుగుదలలను కలిగి ఉంది. ప్రతి చిప్‌లో 192GB హై-బ్యాండ్‌విడ్త్ మెమరీ (HBM) అమర్చబడి ఉంది, ఇది గత తరం TPU, ట్రిల్లియమ్‌తో పోలిస్తే ఆరు రెట్లు ఎక్కువ, ఇది గత సంవత్సరం విడుదలైంది. అంతేకాకుండా, చిప్‌కు మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్ 7.2 టెరాబిట్స్/సెకనుకు చేరుకుంటుంది, ఇది ట్రిల్లియం కంటే 4.5 రెట్లు మెరుగుదల.
డేటా సెంటర్‌లు విస్తరిస్తున్న మరియు విద్యుత్ వినియోగం ఒక క్లిష్టమైన సమస్యగా మారుతున్న యుగంలో, ఐరన్‌వుడ్ దాని శక్తి సామర్థ్యానికి కూడా నిలుస్తుంది. వాట్‌కు దాని పనితీరు ట్రిల్లియం కంటే రెండు రెట్లు ఎక్కువ మరియు 2018లో ప్రవేశపెట్టిన మొదటి TPU కంటే దాదాపు 30 రెట్లు ఎక్కువ.
అనుమితి ఆప్టిమైజేషన్‌పై దృష్టి AI రంగంలో ఒక కీలకమైన మార్పును సూచిస్తుంది. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, ప్రముఖ AI ల్యాబ్‌లు పెరుగుతున్న పారామీటర్ గణనలతో మరింత పెద్ద పునాది నమూనాలను నిర్మించడంపై దృష్టి సారించాయి. అనుమితి ఆప్టిమైజేషన్‌పై గూగుల్ దృష్టి కేంద్రీకరణ సామర్థ్యం మరియు అనుమితి సామర్థ్యాలపై దృష్టి సారించిన కొత్త దశ వైపు పరివర్తనను సూచిస్తుంది.
నమూనా శిక్షణ చాలా ముఖ్యమైనది అయినప్పటికీ, శిక్షణ పునరావృత్తుల సంఖ్య పరిమితంగా ఉంటుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, AI సాంకేతికతలు వివిధ అనువర్తనాలలో ఎక్కువగా కలిసిపోతున్నందున, అనుమితి కార్యకలాపాలు రోజుకు బిలియన్ల సార్లు జరుగుతాయని భావిస్తున్నారు. నమూనాలు సంక్లిష్టంగా పెరుగుతున్నందున, ఈ అనువర్తనాల యొక్క ఆర్థిక సాధ్యత అనుమితి ఖర్చులతో విడదీయరాని విధంగా ముడిపడి ఉంది.
గత ఎనిమిది సంవత్సరాలలో, AI గణనకు గూగుల్ యొక్క డిమాండ్ పది రెట్లు పెరిగి 100 మిలియన్లకు చేరుకుంది. ఐరన్‌వుడ్ వంటి ప్రత్యేక నిర్మాణశైలులు లేకుండా, మూర్స్ లా యొక్క కనికరంలేని పురోగతి కూడా ఈ ఘాతాంక వృద్ధికి అనుగుణంగా ఉండటానికి కష్టపడుతుంది.
ముఖ్యంగా, గూగుల్ యొక్క ప్రకటన సాధారణ నమూనా గుర్తింపు కంటే సంక్లిష్టమైన తార్కిక పనులను చేయగల ‘మానసిక నమూనాల’ పై దృష్టిని హైలైట్ చేస్తుంది. గూగుల్ AI పెద్ద నమూనాల పరిధిని దాటి, సమస్యలను విడదీయగల, బహుళ-దశల తార్కికాన్ని నిర్వహించగల మరియు మానవుల వంటి ఆలోచనా ప్రక్రియలను అనుకరించగల నమూనాలను కలిగి ఉంటుందని గూగుల్ ఊహిస్తుంది.
పెద్ద నమూనాల తదుపరి తరంను పవర్ చేయడం
గూగుల్ ఐరన్‌వుడ్‌ను దాని అత్యంత అధునాతన AI నమూనాల కోసం పునాది మౌలిక సదుపాయాలుగా ఉంచుతుంది, ఇందులో స్థానికంగా అంతర్నిర్మిత తార్కిక సామర్థ్యాలను కలిగి ఉన్న జెమిని 2.5 కూడా ఉంది.
గూగుల్ ఇటీవల జెమిని 2.5 ఫ్లాష్‌ను కూడా ప్రవేశపెట్టింది, ఇది దాని ప్రధాన నమూనా యొక్క చిన్న వేరియంట్, ఇది లేటెన్సీ-సెన్సిటివ్, రోజువారీ అనువర్తనాల కోసం రూపొందించబడింది. జెమిని 2.5 ఫ్లాష్ ప్రాంప్ట్ యొక్క సంక్లిష్టత ఆధారంగా దాని తార్కిక లోతును డైనమిక్‌గా సర్దుబాటు చేయగలదు.
గూగుల్ టెక్స్ట్-టు-ఇమేజ్, టెక్స్ట్-టు-వీడియో మరియు కొత్తగా విడుదల చేసిన టెక్స్ట్-టు-మ్యూజిక్ ఫీచర్ లిరియాతో సహా దాని సమగ్రమైన మల్టీమోడల్ జనరేటివ్ నమూనాల సూట్‌ను కూడా ప్రదర్శించింది. ఈ సాధనాలను ఒక కచేరీ కోసం పూర్తి ప్రమోషనల్ వీడియోను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఎలా కలపవచ్చో ఒక డెమో వివరించింది.
ఐరన్‌వుడ్ అనేది గూగుల్ యొక్క విస్తృత AI మౌలిక సదుపాయాల వ్యూహంలో ఒక భాగం మాత్రమే. గూగుల్ క్లౌడ్ WANను కూడా ప్రకటించింది, ఇది సంస్థలు గూగుల్ యొక్క గ్లోబల్-స్కేల్ ప్రైవేట్ నెట్‌వర్క్ మౌలిక సదుపాయాలను యాక్సెస్ చేయడానికి వీలు కల్పించే నిర్వహించబడే వైడ్ ఏరియా నెట్‌వర్క్ సేవ.
అంతేకాకుండా, గూగుల్ దాని సాఫ్ట్‌వేర్ ఆఫర్‌లను AI వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం విస్తరిస్తోంది, ఇందులో గూగుల్ డీప్‌మైండ్ అభివృద్ధి చేసిన మెషిన్ లెర్నింగ్ రన్‌టైమ్ అయిన పాత్‌వేస్ కూడా ఉంది. పాత్‌వేస్ ఇప్పుడు కస్టమర్‌లను వందలాది TPUలలో నమూనా సేవను స్కేల్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
A2Aతో AI ఏజెంట్ సహకారాన్ని పెంపొందించడం
హార్డ్‌వేర్ పురోగతులకు మించి, గూగుల్ బహుళ-ఏజెంట్ సిస్టమ్‌లపై కేంద్రీకృతమైన AI పర్యావరణ వ్యవస్థ కోసం తన దృష్టిని కూడా వివరించింది. తెలివైన ఏజెంట్ల అభివృద్ధిని సులభతరం చేయడానికి, గూగుల్ ‘ఏజెంట్-టు-ఏజెంట్’ (A2A) ప్రోటోకాల్‌ను ప్రవేశపెట్టింది, ఇది విభిన్న AI ఏజెంట్ల మధ్య సురక్షితమైన మరియు ప్రామాణిక కమ్యూనికేషన్‌ను ప్రారంభించడానికి రూపొందించబడింది.
జనరేటివ్ AI అనువర్తనాలు ఒకే ప్రశ్నలకు సమాధానం చెప్పడం నుండి ఏజెంట్ సిస్టమ్‌ల ద్వారా సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడం వరకు అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, 2025 AIకి పరివర్తన సంవత్సరంగా ఉంటుందని గూగుల్ విశ్వసిస్తుంది.
A2A ప్రోటోకాల్ విభిన్న ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లలోని ఏజెంట్ల మధ్య పరస్పర చర్యను అనుమతిస్తుంది, వారికి సాధారణ ‘భాష’ మరియు సురక్షిత కమ్యూనికేషన్ ఛానెల్‌లను అందిస్తుంది. ఈ ప్రోటోకాల్‌ను తెలివైన ఏజెంట్ల కోసం నెట్‌వర్క్ లేయర్‌గా చూడవచ్చు, ఇది సంక్లిష్ట వర్క్‌ఫ్లోలలో ఏజెంట్ సహకారాన్ని సులభతరం చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. విభిన్న సంక్లిష్టతలు మరియు వ్యవధి గల పనులపై ప్రత్యేక AI ఏజెంట్లు కలిసి పనిచేయడానికి వీలు కల్పించడం ద్వారా, A2A సహకారం ద్వారా మొత్తం సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
A2A ఏజెంట్లు సమాచారాన్ని మార్పిడి చేయడానికి మరియు చర్యలను సమన్వయం చేయడానికి ఒక ప్రామాణిక మార్గాన్ని ఏర్పాటు చేయడం ద్వారా పనిచేస్తుంది, అవి అంతర్లీన కోడ్ లేదా డేటా నిర్మాణాలను పంచుకోవలసిన అవసరం లేదు. ఇది మరింత మాడ్యులర్ మరియు ఫ్లెక్సిబుల్ AI సిస్టమ్‌లను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇక్కడ అవసరమైనప్పుడు ఏజెంట్‌లను సులభంగా జోడించవచ్చు, తీసివేయవచ్చు లేదా పునర్నిర్మించవచ్చు.
గూగుల్ MCP మరియు A2A ప్రోటోకాల్‌ల మధ్య ఒక పోలికను ఒక బ్లాగ్ పోస్ట్‌లో గీసింది.
- MCP (మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్) సాధనం మరియు వనరుల నిర్వహణ కోసం రూపొందించబడింది.
- ఇది ఏజెంట్‌లను సాధనాలు, APIలు మరియు వనరులకు నిర్మాణాత్మక ఇన్‌పుట్/అవుట్‌పుట్ ద్వారా కలుపుతుంది.
- గూగుల్ ADK MCP సాధనాలకు మద్దతు ఇస్తుంది, వివిధ MCP సర్వర్‌లు ఏజెంట్‌లతో పనిచేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
- A2A (ఏజెంట్2ఏజెంట్ ప్రోటోకాల్) ఏజెంట్ల మధ్య సహకారం కోసం రూపొందించబడింది.
- ఇది మెమరీ, వనరులు లేదా సాధనాలను పంచుకోకుండా ఏజెంట్ల మధ్య డైనమిక్, బహుళ-మోడల్ కమ్యూనికేషన్‌ను అనుమతిస్తుంది.
- ఇది సమాజం నడిపే బహిరంగ ప్రమాణం.
- ఉదాహరణలను గూగుల్ ADK, LangGraph, Crew.AI మరియు ఇతర సాధనాలను ఉపయోగించి చూడవచ్చు.
సారాంశంలో, A2A మరియు MCP ఒకదానికొకటి పూరకంగా ఉంటాయి: MCP ఏజెంట్‌లకు సాధనం మద్దతును అందిస్తుంది, అయితే A2A ఈ సాధనాలతో కూడిన ఏజెంట్‌లను ఒకరితో ఒకరు కమ్యూనికేట్ చేయడానికి మరియు సహకరించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ప్రారంభ భాగస్వాముల ద్వారా తీర్పు చెప్పడం ద్వారా, A2A MCP వలెనే శ్రద్ధ వహించడానికి సిద్ధంగా ఉంది. ప్రముఖ టెక్ సంస్థలు మరియు అగ్ర ప్రపంచ కన్సల్టింగ్ మరియు సిస్టమ్ ఇంటిగ్రేషన్ సర్వీస్ ప్రొవైడర్‌లతో సహా 50 కంటే ఎక్కువ కంపెనీలు ప్రారంభ సహకారంలో చేరాయి.
గూగుల్ ప్రోటోకాల్ యొక్క బహిరంగతను నొక్కి చెబుతుంది, అంతర్లీన సాంకేతిక ఫ్రేమ్‌వర్క్ లేదా సర్వీస్ ప్రొవైడర్‌తో సంబంధం లేకుండా ఏజెంట్లు సహకరించడానికి ఇది ఒక ప్రామాణిక మార్గంగా ఉంచుతుంది. గూగుల్ దాని భాగస్వాములతో కలిసి ప్రోటోకాల్ రూపకల్పనకు మార్గనిర్దేశం చేసిన ఐదు కీలక సూత్రాలను వివరించింది:
- ఏజెంట్ సామర్థ్యాలను స్వీకరించండి: A2A ఏజెంట్లు తమ సహజమైన, అసంఘటిత మార్గంలో సహకరించడానికి వీలు కల్పించడంపై దృష్టి పెడుతుంది, వారు మెమరీ, సాధనాలు మరియు సందర్భాన్ని పంచుకోనప్పటికీ. ప్రోటోకాల్ ఏజెంట్‌లను కేవలం ‘సాధనాలు’గా పరిమితం చేయడం కంటే నిజమైన బహుళ-ఏజెంట్ దృశ్యాలను ప్రారంభించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
- ప్రస్తుత ప్రమాణాలపై నిర్మించండి: ప్రోటోకాల్ HTTP, SSE మరియు JSON-RPCతో సహా ఇప్పటికే ఉన్న జనాదరణ పొందిన ప్రమాణాలపై ఆధారపడుతుంది, ఇది సంస్థలు సాధారణంగా ఉపయోగించే ఇప్పటికే ఉన్న IT స్టాక్‌లతో ఏకీకృతం చేయడం సులభం చేస్తుంది.
- డిఫాల్ట్‌గా సురక్షితం: A2A ఎంటర్‌ప్రైజ్-గ్రేడ్ ప్రామాణీకరణ మరియు అధీకరణకు మద్దతు ఇవ్వడానికి రూపొందించబడింది, ప్రారంభంలో OpenAPI యొక్క ప్రామాణీకరణ పథకాలతో పోల్చవచ్చు.
- సుదీర్ఘకాల పనులకు మద్దతు: A2A వేగవంతమైన పనుల నుండి గంటలు లేదా రోజులు పట్టే లోతైన పరిశోధన వరకు (మానవులు పాల్గొన్నప్పుడు) విస్తృత శ్రేణి దృశ్యాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి అనువుగా రూపొందించబడింది. ప్రక్రియ అంతటా, A2A వినియోగదారులకు నిజ-సమయ అభిప్రాయం, నోటిఫికేషన్‌లు మరియు స్థితి నవీకరణలను అందించగలదు.
- మోడాలిటీ అజ్ఞేయత: ఏజెంట్ల ప్రపంచం వచనానికి మాత్రమే పరిమితం కాదు, అందుకే A2A ఆడియో మరియు వీడియో స్ట్రీమ్‌లతో సహా వివిధ మోడాలిటీలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి రూపొందించబడింది.
A2A నియామక ప్రక్రియను ఎలా గణనీయంగా క్రమబద్ధీకరించగలదో గూగుల్ ఒక ఉదాహరణను అందిస్తుంది.
ఏజెంట్‌స్పేస్ వంటి ఏకీకృత ఇంటర్‌ఫేస్‌లో, ఒక నియామక నిర్వాహకుడు ఉద్యోగ అవసరాల ఆధారంగా తగిన అభ్యర్థులను కనుగొనడానికి ఒక ఏజెంట్‌ను నియమించవచ్చు. ఈ ఏజెంట్ అభ్యర్థులను సేకరించడానికి, ఇంటర్వ్యూలను షెడ్యూల్ చేయడానికి మరియు నేపథ్య తనిఖీలతో సహాయం చేయడానికి ఇతర ప్రత్యేక ఏజెంట్‌లను నిమగ్నం చేయడానికి ప్రత్యేక ఏజెంట్‌లతో సంభాషించవచ్చు, ఇది వివిధ సిస్టమ్‌లలో మొత్తం నియామక ప్రక్రియ యొక్క తెలివైన ఆటోమేషన్‌ను అనుమతిస్తుంది.
మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP)ను స్వీకరించడం
A2Aను అభివృద్ధి చేయడంలో దాని ప్రయత్నాలతో పాటు, గూగుల్ మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP)ను కూడా స్వీకరిస్తోంది. OpenAI MCPని స్వీకరించిన కొన్ని వారాల తర్వాత, గూగుల్ కూడా దానిని అనుసరించింది.
గూగుల్ డీప్‌మైండ్ CEO డెమిస్ హస్సాబిస్ ఇటీవల గూగుల్ తన జెమిని నమూనాలు మరియు SDKలలో MCPకి మద్దతును జోడిస్తుందని Xలో ప్రకటించారు. అయితే, అతను నిర్దిష్ట కాలక్రమాన్ని అందించలేదు.
‘MCP అనేది AI ఏజెంట్ యుగానికి వేగంగా బహిరంగ ప్రమాణంగా మారుతున్న ఒక అద్భుతమైన ప్రోటోకాల్. ఈ సాంకేతికతను ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి MCP బృందం మరియు పరిశ్రమలోని ఇతర భాగస్వాములతో కలిసి పనిచేయడానికి నేను ఎదురు చూస్తున్నాను’ అని హస్సాబిస్ పేర్కొన్నారు.
నవంబర్ 2024లో విడుదలైనప్పటి నుండి, MCP వేగంగా ఆకర్షణ పొందింది, భాషా నమూనాలను సాధనాలు మరియు డేటాతో కనెక్ట్ చేయడానికి ఒక సాధారణ మరియు ప్రామాణిక మార్గంగా మారింది.
MCP AI నమూనాలను ఎంటర్‌ప్రైజ్ సాధనాలు మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ వంటి మూలాల నుండి డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి, అలాగే కంటెంట్ లైబ్రరీలు మరియు అప్లికేషన్ డెవలప్‌మెంట్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ ప్రోటోకాల్ డెవలపర్‌లను డేటా మూలాలు మరియు చాట్‌బాట్‌ల వంటి AI-ఆధారిత అనువర్తనాల మధ్య ద్వి దిశాత్మక కనెక్షన్‌లను ఏర్పాటు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
డెవలపర్‌లు MCP సర్వర్‌ల ద్వారా డేటా ఇంటర్‌ఫేస్‌లను బహిర్గతం చేయవచ్చు మరియు ఈ సర్వర్‌లకు కనెక్ట్ చేయడానికి MCP క్లయింట్‌లను (అనువర్తనాలు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలు వంటివి) నిర్మించవచ్చు. ఆంత్రోపిక్ MCPని ఓపెన్-సోర్స్ చేసినందున, అనేక కంపెనీలు MCP మద్దతును వారి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలోకి విలీనం చేశాయి.