أحدث الأخبار مع #TPU
البلاد البحرينية
منذ 5 أيام
- علوم
- البلاد البحرينية
ديب مايند تختبر نظاماً ذكياً يحل المسائل المعقدة
أعلنت شركة ديب مايند، التابعة لشركة قوقل والمتخصصة في أبحاث وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، عن تطوير نظام جديد أطلقت عليه اسم AlphaEvolve. وبحسب ما ذكرته تقارير تقنية، يعد هذا النظام نقلة نوعية في استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مسائل معقدة في مجالات الرياضيات وعلوم الحوسبة. وقالت الشركة إن AlphaEvolve يتمتع بقدرات متقدمة، والتي تتيح له اقتراح حلول لمشكلات تقنية وعلمية، معتمداً على آليات تقييم ذاتية، للتحقق من دقة الحلول المطروحة. ويتميز هذا النظام بقدرته على تقليل ظاهرة الهلوسة الرقمية، التي تعاني منها النماذج اللغوية الأخرى، وذلك من خلال إنشاء حلول متعددة لكل مسألة، ثم تقييمها داخلياً لاختيار الأنسب والأكثر دقة. وأشارت التقارير إلى أن AlphaEvolve يعتمد على تقنيات Gemini المتطورة، مما يمنحه تفوقاً واضحاً على الأساليب التقليدية المستخدمة في حل مسائل مشابهة. ويمكن للمستخدم تقديم مسألة محددة مدعومة بتعليمات أو معادلات أو شيفرات برمجية، وحتى مراجع علمية، ويقوم النظام بعد ذلك بمعالجتها وتحليلها تلقائياً باستخدام أدوات تقييم مدمجة، مما يسمح بالحصول على حلول بصيغة خوارزميات قابلة للتنفيذ. ونوهت التقارير إلى أنه رغم الإمكانيات المتقدمة، فإن AlphaEvolve لا يدعي القدرة على فهم أو شرح المفاهيم النظرية أو اللغوية، حيث يركز حصرياً على المهام القابلة للقياس البرمجي أو العددي، مثل تحسين الأنظمة، وتطوير حلول في علوم الحاسوب. وخلال اختباره، نجح AlphaEvolve في حل 75% من المسائل بإعادة اكتشاف أفضل الحلول المعروفة، كما تمكن من تقديم حلول محسنة في 20% من الحالات. وبينت التقارير أن النظام قد أظهر فعالية واضحة في تحسين كفاءة مراكز البيانات التابعة لقوقل، حيث تمكن من استرجاع ما يقارب 0.7% من الموارد الحاسوبية العالمية، واقتراح تحسينات قللت زمن تدريب نماذج Gemini بنسبة 1%. وعلى الرغم من أنه لا ينتظر منه تحقيق اكتشافات ثورية، فقد ساهم النظام في تحسين تصميم شرائح TPU المخصصة للذكاء الاصطناعي، وهي تحسينات كانت أدوات أخرى قد بدأت تلمح إليها. وأضافت التقارير أن شركة ديب مايند ترى أن AlphaEvolve سوف يساهم في تسريع وتيرة العمل البحثي، وتحرير أوقات الباحثين، للتركيز على التحديات الأكثر إبداعاً وتعقيداً. تم نشر هذا المقال على موقع
الوطن
٠٣-٠٥-٢٠٢٥
- علوم
- الوطن
فهم البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي
يمكن أن تكون البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي كبيرة. وفقاً للأبحاث، قد يؤدي تدريب نموذج واحد من نماذج الذكاء الاصطناعي إلى انبعاث كمية من الكربون تعادل ما تنتجه خمس سيارات طوال عمرها. الطبيعة كثيفة استهلاك الطاقة لعمليات الذكاء الاصطناعي، خاصة في مراكز البيانات، تؤدي إلى انبعاثات كربونية كبيرة. ومع ذلك، قبل التمكّن من تقليل البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي بفعالية، يجب أولاً قياس هذه البصمة. يمكن القيام بذلك بعدة طرق، منها القياس اليدوي، لكن يُوصى باستخدام برامج محاسبة الكربون -مثل منصة حلول المناخ- لتبسيط هذه العملية. تساهم عدة عوامل رئيسة في البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي: - مراكز البيانات: يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على مراكز البيانات، المعروفة باستهلاكها العالي للطاقة. تحتاج أنظمة التبريد، الخوادم، والمكونات الأخرى إلى كميات هائلة من الكهرباء. يمكن أن تنتج مراكز البيانات الكبيرة انبعاثات تعادل ما تنتجه عشرات الآلاف من السيارات أو قطع مئات الآلاف من الأشجار سنوياً. - تدريب النماذج: يتطلب تدريب النماذج المعقدة للذكاء الاصطناعي تشغيل العديد من العمليات الحسابية لفترات طويلة. تستهلك هذه العملية طاقة عالية وتُسهم بشكل كبير في الانبعاثات الكربونية. الأجهزة: تستهلك الأجهزة المتخصّصة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU) ووحدات معالجة الموترات (TPU)، كميات كبيرة من الطاقة أثناء مرحلتي التصنيع والتشغيل. هاتان الوحدتان ضروريتان لتشغيل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ولا يمكن الاستغناء عنهما حالياً. - كيف يمكن للذكاء الاصطناعي خفض الانبعاثات الكربونية؟ على الرغم من احتياجاته العالية للطاقة، يمتلك الذكاء الاصطناعي إمكانيات كبيرة لتقليل الانبعاثات الكربونية في قطاعات متعددة: - كفاءة الطاقة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين استهلاك الطاقة في المنازل، والمكاتب، والمباني، والصناعات من خلال تحليل أنماط استخدام الكهرباء وضبط الاستهلاك في الوقت الفعلي. في الواقع، تُقدّر وزارة الطاقة الأمريكية أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلّل استهلاك الطاقة في المواقع بنسبة 30% أو أكثر. تستخدم الشبكات الذكية، على سبيل المثال، الذكاء الاصطناعي لتحقيق التوازن في أحمال الطاقة وتقليل الهدر. - الطاقة المتجددة: يُحدِث الذكاء الاصطناعي تحوّلاً في قطاع الطاقة المتجددة من خلال تحسين كفاءة وموثوقية مصادر مثل طاقة الرياح والطاقة الشمسية. يمكن للتحليلات التنبؤية التنبؤ بأنماط الطقس لتحسين استخدام هذه الموارد، مما يمكّن مشغلي الشبكات من إدارة الطبيعة المتقطعة للطاقة المتجددة بشكل أفضل وتقليل الحاجة إلى مصادر طاقة احتياطية تعمل بالوقود الأحفوري. - تحسين سلاسل الإمداد: يمكن لإدارة اللوجستيات وسلاسل الإمداد المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقليل الانبعاثات الكربونية بشكل كبير من خلال تبسيط مسارات النقل، وتحسين جداول التسليم، وتحسين إدارة المخزون. تؤدي قلة الرحلات، وتقليل أوقات الانتظار، والتخطيط الذكي للمسارات إلى خفض التكاليف والبصمة الكربونية لنقل البضائع. - التصنيع والعمليات الصناعية: يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين العمليات كثيفة استهلاك الطاقة في التصنيع من خلال تحديد نقاط عدم الكفاءة واقتراح تحسينات تشغيلية. على سبيل المثال، يمكن لأجهزة الاستشعار المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات مراقبة أداء الآلات، واكتشاف احتياجات الصيانة قبل أن تصبح حرجة، وتقليل استهلاك الطاقة خلال أوقات الذروة. - هل تفوق الفوائد التكاليف؟ من الاعتبارات الأساسية لأي مؤسسة تفكر في دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها هو ما إذا كانت الفوائد البيئية لاستخدام الذكاء الاصطناعي تفوق متطلباته الكبيرة من الطاقة. ومع ذلك، فإن الفوائد البيئية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات لديها القدرة على تعويض هذه التكاليف بشكل كبير. على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي تحسينات الذكاء الاصطناعي في شبكات الطاقة وسلاسل الإمداد إلى تقليل الانبعاثات على المدى الطويل بشكل كبير. تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي بالفعل الشركات على تقليل الهدر، وتحسين استخدام الموارد، وتقليل تأثيرها البيئي. بدوره، يخلق هذا تأثيراً مضاعفاً يتجاوز الانبعاثات الناتجة أثناء تدريب ونشر الذكاء الاصطناعي. وعند تطبيق هذه الكفاءات على نطاق واسع، يمكن أن تتجاوز بكثير تكاليف الطاقة المرتبطة بتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يخلق تأثيراً إيجابياً صافياً على الانبعاثات الكربونية العالمية. - التخفيف من البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي: على الرغم من فوائد الذكاء الاصطناعي العديدة، من الضروري تقليل تأثيره البيئي من خلال ممارسات مستدامة. يمكن للمؤسسات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي النظر في عدة استراتيجيات لتقليل بصمتها الكربونية: - مراكز بيانات خضراء: يمكن أن يؤدي الاستثمار في مراكز بيانات عالية الكفاءة تعمل بالطاقة المتجددة إلى تقليل الانبعاثات المرتبطة بتشغيل الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. تعهدت شركات التكنولوجيا الكبرى مثل غوغل ومايكروسوفت بالفعل بتشغيل مراكز بياناتها بالكامل باستخدام الطاقة المتجددة. - تعويض الكربون: بالنسبة للمؤسسات التي لا يمكنها القضاء تماماً على الانبعاثات الناتجة عن عمليات الذكاء الاصطناعي، يوفر استخدام برامج تعويض الكربون القابلة للتحقق حلاً عملياً. من خلال الاستثمار في حلول تزيل أو تقلّل ثاني أكسيد الكربون من الغلاف الجوي بشكل فعّال وقابل للقياس، يمكن للشركات تحييد تأثيرها البيئي. ومع ذلك، من المهم أن تلتزم هذه التعويضات بمعايير صارمة وتحقق التأثير الكربوني الموعود لضمان نتائج حقيقية وقابلة للقياس. - الذكاء الاصطناعي للعمل المناخي: طريقة أخرى لموازنة بصمة الذكاء الاصطناعي هي تطبيقه مباشرة في المبادرات المناخية. على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتتبّع إزالة الغابات، ومراقبة الانبعاثات من المنشآت الصناعية، وتحسين تقنيات احتجاز الكربون. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في مراقبة المناخ وجهود التخفيف من الكربون، يمكن للشركات المساعدة في تسريع الجهود العالمية لمكافحة تغير المناخ. - التوازن بين الابتكار والاستدامة في الذكاء الاصطناعي: يقدّم الذكاء الاصطناعي فرصاً كبيرة وتحديات ملحوظة عندما يتعلق الأمر بالانبعاثات الكربونية. وعلى الرغم من أن تشغيله قد يتطلب طاقة كثيفة، فإن الفوائد الأوسع التي يقدمها -مثل زيادة كفاءة الطاقة، وتبسيط الخدمات اللوجستية، وتحسين استخدام الطاقة المتجددة- تقدّم مساراً واعداً للمستقبل. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات تبنّي ممارسات ذكاء اصطناعي مستدامة لضمان أن تفوق فوائده البيئية تكاليفه. إن إمكانات الذكاء الاصطناعي في تسريع الانتقال العالمي نحو اقتصاد منخفض الكربون هائلة، ولكن من الضروري إدارة هذه التقنية بمسؤولية لتقليل تأثيرها على كوكبنا.
عرب هاردوير
١٥-٠٤-٢٠٢٥
- عرب هاردوير
كيف تستخرج نسخة احتياطة من بيوس كارتك الرسومي؟
كل الكروت الرسومية تأتي مع إصدار خاص من البيوس المسؤول عن تشغيل الكارت بالتزامن مع نظام التشغيل. إذ يُعد البيوس أول برنامج يعمل أثناء إقلاع حاسوبك، سواء أكان بيوس اللوحة الأم أو بيوس الكارت الرسومي. في هذا المقال، سنأخذك لتتعلم كيفية أخذ نسخة احتياطية من بيوس الكارت الرسومي. قد تتسائل ما الحاجة إلى أخذ نسخة احتياطية من بيوس الكارت؟ الفائدة الأولى تتمثل في حفظ نسخة احتياطية من بيوس الكارت الرسومي الخاص بك وذلك في حالة تعطل البيوس الأساسي في كارتك لأي سبب كان. الفائدة الثانية، هي لتعديل إصدار البيوس المستخرج من الكارت، وهي عملية تنطوي على بعض الخطورة، ولكن يمكن تنفيذها مع أي كارت رسومي، بهدف تشغيل الكارت بتردد مكسورة السرعة منذ بداية تشغيله. هذه الطريقة سنخبرك بها في مقال آخر لأنها تحتاج إلى شرح أطول، كما سنقدم لكم مقال ثاني يشرح كيف ترفع إصدار بيوس جديد لكارتك. لنتابع معًا طريقة الاستخراج من خلال الخطوات التالية: شغل البرنامج بعد تحميله، اضغط على أيقونة تشغيل البرنامج ليعمل ويظهر بهذا الشكل كما في الصورة. اختر خيار Save BIOS ستلاحظ ضمن خانة BIOS توضيح لنوع الإصدار الذي تمتلكه في كارتك الرسومي، وبجانبه على الجهة اليمنى يوجد سهم كما في الصورة، وعند التوقف عليها بالماوس ستظهر لك كلمة Save BIOS. احفظ النسخة في حاسوبك اضغط على كلمة Save BIOS، التي ذكرناها لك قبل قليل، وسيكون لديك خيارين: الخيار الأول Save to file، وهو الخيار الذي يجب أن تختاره لحفظ النسخة في سطح المكتب أو أي مكان تفضل أن تحتفظ فيه بالنسخة الإحتياطية من البيوس. الخيار الثاني، يتيح لك رفع نسخة من إصدار البيوس الخاص بكارتك إلى موقع TPU؛ لمساعدة الآخرين بهذا الإصدار الذي لديك عند حاجتهم له. بهذه الطريقة، تحمي كارتك من أي عطل مفاجئ في البيوس، بحيث يمكنك استعادته وتشغيل الكارت الرسومي دون مشكلات. هي خطوة نعتمد عليها حتى نحافظ على الكارت الرسومي الذي نمتلكه. نعم، هناك عدة مواقع توفر كل الإصدارات الخاصة ببيوس الكروت الرسومية مثل موقع TPU
الشرق السعودية
١٤-٠٤-٢٠٢٥
- الشرق السعودية
يتفوق على أقوى حاسوب خارق.. جوجل تطلق المعالج الجديد Ironwood
كشفت شركة جوجل الأميركية خلال مؤتمر Google Cloud Next 25 عن معالجها الجديد الذي يحمل اسم Ironwood، ويُعد الجيل السابع من عائلة معالجاتها TPU. وأكدت الشركة، في بيان، أن الإصدار الجديد يُمثّل أقوى مسرّع مخصص للذكاء الاصطناعي طورته حتى الآن، وهو الأول من نوعه وصمم خصيصاً لعمليات الاستدلال الخاصة بنماذج الذكاء الاصطناعي. ويعتبر المعالج الجديد نقلة نوعية، إذ جرى تصميمه خصيصاً لنماذج التفكير المتقدمة مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ونماذج مزيج الخبراء MoEs، والتي تتطلب قدرات هائلة في المعالجة المتوازية والوصول الفعال للذاكرة، بالإضافة إلى تقليل حركة البيانات وزمن الوصول داخل الشريحة أثناء تنفيذ العمليات المعقدة. أداء 24 ضعف أقوى حاسوب في العالم تتوفر معالجات Ironwood بحجمين مختلفين وفقاً لاحتياجات العمل، الأول هو التكوين الأصغر، ويضم 256 شريحة، في حين يصل التكوين الأكبر إلى 9216 شريحة، تقدم قوة معالجة تبلغ 42.5 إكزافلوب، أي أكثر من 24 ضعف أداء أقوى حاسوب فائق في العالم حالياً El Capitan الذي يقدم 1.7 إكزافلوب فقط. وتصل القدرة القصوى لكل شريحة إلى 4614 تيرافلوب، ما يجعل هذا النظام قفزة نوعية في إمكانيات الذكاء الاصطناعي. ويستخدم مصطلحان "تيرافلوب" و"إكزافلوب" لقياس قوة الحوسبة في المعالجات وأنظمة الحاسوب الفائقة، ويعبّران عن عدد العمليات الحسابية التي يمكن إجراؤها في الثانية الواحدة، وتعني تيرافلوب TFLOP إجراء تريليون عملية حسابية في الثانية، بينما إكزافلوب EFLOP تعادل كوينتيليون (مليون تريليون) عملية في الثانية. وكلما زادت قيمة هذه الوحدات، دلّ ذلك على قدرة الجهاز أو المعالج على تنفيذ كميات هائلة من البيانات في وقت قصير، وهو أمر بالغ الأهمية لنماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة التي تتطلب قدرات حوسبة عالية جداً للتدريب والاستدلال. تقنية تبريد متقدمة وتمتاز معالجات Ironwood بتقنية تبريد سائل متقدمة وشبكة ربط داخلي جديدة باسم Inter-Chip Interconnect (ICI) تتيح اتصالاً متزامناً عالي السرعة، وترشيداً في استهلاك الطاقة بين الشرائح، ما يدعم عمليات التدريب والتشغيل على نطاق غير مسبوق. وعززت جوجل أداء المعالج عبر دمج وحدة Sparse Core، وهي وحدة تسريع متخصصة في التعامل مع قواعد البيانات الضخمة، ما يرفع من كفاءة أدائها. وعلى مستوى الذاكرة، شهد Ironwood زيادة ملحوظة في السعة، إذ توفر كل شريحة 192 جيجابايت من الذاكرة من نوع HBM، وهو ما يعادل 6 أضعاف السعة التي قدمها الجيل السابق Trillium، الأمر الذي يتيح معالجة نماذج وبيانات أكبر دون الحاجة إلى عمليات نقل بيانات متكررة. وارتفع عرض النطاق الترددي للذاكرة ليبلغ 7.2 تيرابايت في الثانية لكل شريحة، بزيادة تصل إلى 4.5 مرة مقارنة بـ Trillium، أما سرعة الربط بين الشرائح (ICI) فقد وصلت إلى 1.2 تيرابت في الثانية للاتصال الثنائي الاتجاه، بزيادة 1.5 مرة عن الجيل السابق، ما يساهم في تسريع عملية الاتصال الداخلي وتحسين الكفاءة في التدريب والتشغيل على نطاق واسع. كفاءة الطاقة وبالإضافة إلى القدرات التقنية، يتمتع Ironwood بكفاءة طاقة فائقة، إذ تمكّن من تحقيق ضعف الأداء لكل واط مقارنة بمعالج Trillium، ويعتمد على نظام تبريد سائل متطور يحافظ على الأداء العالي حتى في ظل الأحمال الكثيفة والمستمرة، ليصبح بذلك أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة بمعدل يصل إلى 30 ضعفاً مقارنة بأول وحدة TPU أطلقتها جوجل عام 2018. وأشارت الشركة إلى أنها تستخدم هذه المعالجات حالياً لتشغيل عائلة نماذجها الأحدث للذكاء الاصطناعي Gemini 2.5 وكذلك النموذج الحائز على جائزة نوبل "Alpha Fold"، ما يفتح الباب أمام موجة جديدة من الابتكارات. ومن المنتظر أن تتوفر معالجات Ironwood قبل نهاية العام الجاري.
شفق نيوز
١٢-٠٤-٢٠٢٥
- شفق نيوز
الأول من نوعه.. غوغل تكشف عن أقوى مسرّع مخصص للذكاء الاصطناعي
شفق نيوز/ كشفت شركة غوغل الأمريكية خلال مؤتمر Google Cloud Next 25 عن معالجها الجديد الذي يحمل اسم Ironwood، ويُعد الجيل السابع من عائلة معالجاتها TPU. وأكدت الشركة، في بيان، أن الإصدار الجديد يُمثّل أقوى مسرّع مخصص للذكاء الاصطناعي طورته حتى الآن، وهو الأول من نوعه وصمم خصيصاً لعمليات الاستدلال الخاصة بنماذج الذكاء الاصطناعي. ويعتبر المعالج الجديد نقلة نوعية، إذ جرى تصميمه خصيصاً لنماذج التفكير المتقدمة مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ونماذج مزيج الخبراء MoEs، والتي تتطلب قدرات هائلة في المعالجة المتوازية والوصول الفعال للذاكرة، بالإضافة إلى تقليل حركة البيانات وزمن الوصول داخل الشريحة أثناء تنفيذ العمليات المعقدة. تتوفر معالجات Ironwood بحجمين مختلفين وفقاً لاحتياجات العمل، الأول هو التكوين الأصغر، ويضم 256 شريحة، في حين يصل التكوين الأكبر إلى 9216 شريحة، تقدم قوة معالجة تبلغ 42.5 إكزافلوب، أي أكثر من 24 ضعف أداء أقوى حاسوب فائق في العالم حالياً El Capitan الذي يقدم 1.7 إكزافلوب فقط. وتصل القدرة القصوى لكل شريحة إلى 4614 تيرافلوب، ما يجعل هذا النظام قفزة نوعية في إمكانيات الذكاء الاصطناعي. ويستخدم مصطلحان "تيرافلوب" و"إكزافلوب" لقياس قوة الحوسبة في المعالجات وأنظمة الحاسوب الفائقة، ويعبّران عن عدد العمليات الحسابية التي يمكن إجراؤها في الثانية الواحدة، وتعني تيرافلوب TFLOP إجراء تريليون عملية حسابية في الثانية، بينما إكزافلوب EFLOP تعادل كوينتيليون (مليون تريليون) عملية في الثانية. وكلما زادت قيمة هذه الوحدات، دلّ ذلك على قدرة الجهاز أو المعالج على تنفيذ كميات هائلة من البيانات في وقت قصير، وهو أمر بالغ الأهمية لنماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة التي تتطلب قدرات حوسبة عالية جداً للتدريب والاستدلال. وتمتاز معالجات Ironwood بتقنية تبريد سائل متقدمة وشبكة ربط داخلي جديدة باسم Inter-Chip Interconnect (ICI) تتيح اتصالاً متزامناً عالي السرعة، وترشيداً في استهلاك الطاقة بين الشرائح، ما يدعم عمليات التدريب والتشغيل على نطاق غير مسبوق. وعززت غوغل أداء المعالج عبر دمج وحدة Sparse Core، وهي وحدة تسريع متخصصة في التعامل مع قواعد البيانات الضخمة، ما يرفع من كفاءة أدائها. وعلى مستوى الذاكرة، شهد Ironwood زيادة ملحوظة في السعة، إذ توفر كل شريحة 192 جيجابايت من الذاكرة من نوع HBM، وهو ما يعادل 6 أضعاف السعة التي قدمها الجيل السابق Trillium، الأمر الذي يتيح معالجة نماذج وبيانات أكبر دون الحاجة إلى عمليات نقل بيانات متكررة. وارتفع عرض النطاق الترددي للذاكرة ليبلغ 7.2 تيرابايت في الثانية لكل شريحة، بزيادة تصل إلى 4.5 مرة مقارنة بـ Trillium، أما سرعة الربط بين الشرائح (ICI) فقد وصلت إلى 1.2 تيرابت في الثانية للاتصال الثنائي الاتجاه، بزيادة 1.5 مرة عن الجيل السابق، ما يساهم في تسريع عملية الاتصال الداخلي وتحسين الكفاءة في التدريب والتشغيل على نطاق واسع. وبالإضافة إلى القدرات التقنية، يتمتع Ironwood بكفاءة طاقة فائقة، إذ تمكّن من تحقيق ضعف الأداء لكل واط مقارنة بمعالج Trillium، ويعتمد على نظام تبريد سائل متطور يحافظ على الأداء العالي حتى في ظل الأحمال الكثيفة والمستمرة، ليصبح بذلك أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة بمعدل يصل إلى 30 ضعفاً مقارنة بأول وحدة TPU أطلقتها غوغل عام 2018. وأشارت الشركة إلى أنها تستخدم هذه المعالجات حالياً لتشغيل عائلة نماذجها الأحدث للذكاء الاصطناعي Gemini 2.5 وكذلك النموذج الحائز على جائزة نوبل "Alpha Fold"، ما يفتح الباب أمام موجة جديدة من الابتكارات.
