Google Cloudは、数万個のCloud Tensor Processing Unit（TPU）チップへのシームレスでコスト効率の高いスケーリングを可能にする革新的なテクノロジーであるMultisliceを発表した。このフルスタックの大規模トレーニングテクノロジは、ほぼ線形のスケーリングと大幅なパフォーマンス向上を可能にすることで、AIスーパーコンピューティングに画期的な進歩をもたらす。生成AIモデルに対する需要が急増するにつれ、効率的なスケーリングソリューションが不可欠になる。これまで、AIのスケーリングには複雑なコーディングと手動チューニングが必要であり、その結果、ソリューションが複雑になり、パフォーマンスが最適化されていなかった。Multisliceは、トレーニングの実行を単一のスライスを超えて拡張し、データセンターネットワーキングを介してさまざまなポッドにわたって複数のスライスを利用できるようにすることで、この状況を革新する。開発者は、大規模なモデルに対してMultisliceのパワーを簡単に活用でき、簡単なセットアップと自動コンパイラ最適化により強化された開発者エクスペリエンスを提供する。Multisliceを使用すると、Cloud TPUは顕著なパフォーマンスの向上を実現できる。各スライス内のTPUチップは高速相互接続を介して通信し、異なるスライスにまたがるチップはGoogle Cloudのデータセンターネットワークを通じてシームレスにデータを交換する。このイノベーションは、さまざまな並列処理技術をサポートし、通信のボトルネックを克服しながらAIシステムの規模を強化する。さらに、Multisliceと使い慣れたプロファイリングおよびオーケストレーションツールとの統合により、スケーリングプロセスが合理化され、開発者の生産性が最大化される。