Ironwood, Google tarafından geliştirilen ve Google Cloud Next 2025 etkinliğinde tanıtılan yedinci nesil Tensör İşleme Birimi (Tensor Processing Unit, TPU) çipidir. Eğitim süreçlerine yönelik önceki TPU modellerinden farklı olarak, çıkarım işlemleri için özel olarak tasarlanmıştır. Ironwood, büyük dil modelleri (Large Language Models, LLM), uzman karışımı (Mixture of Experts – MoE) yapıları ve çıkarımsal görevler gibi yüksek hesaplama kapasitesi gerektiren uygulamalara hizmet etmektedir.

Teknik Özellikler

Her Ironwood çipi FP8 formatında 4.614 TFLOP işlem gücü sunar. 192 GB yüksek bant genişlikli bellek (High Bandwidth Memory, HBM) kapasitesi, önceki nesil Trillium TPU’nun altı katıdır. Bellek bant genişliği çip başına 7,2 TBps seviyesindedir. Ironwood’un mimarisi, veri aktarım gecikmelerini en aza indirmeyi ve geniş tensor işlemlerinde verimliliği artırmayı hedefler.

Ironwood çipleri, Inter-Chip Interconnect (ICI) adı verilen yüksek bant genişlikli bağlantı teknolojisi ile birbirine bağlanarak “pod” olarak adlandırılan yapılarda gruplanır. Bir podda 9.216 çip yer alabilir. Bu yapı 42,5 exaflop işlem kapasitesi sağlar. Bu seviye, günümüzdeki en yüksek işlem kapasiteli süperbilgisayarlardan biri olan El Capitan’ın pod başına işlem gücünün 24 katıdır. Google tarafından iki konfigürasyon sunulmaktadır: 256 çipli yapı ve 9.216 çipli tam pod.

^{Ironwood ile Önceki Nesil TPU’ların Teknik Özellikler Bakımından Karşılaştırılması (Kaynak: Google)}

Ironwood çipleri sıvı soğutmalı sistemlerle donatılmıştır. Bu sistem, sürekli ağır işlem yüklerinde çiplerin yüksek frekansta çalışmasını sağlar. Trillium’a kıyasla iki kat enerji verimliliği sunar. Google’ın ilk nesil TPU’suna kıyasla yaklaşık 30 kat daha fazla enerji tasarrufu sağlar.

Ironwood, Google DeepMind tarafından geliştirilen Pathways çalışma zamanı sistemiyle uyumludur. Pathways, çipler arasında dağıtık hesaplamayı destekler ve çoklu pod yapılandırmalarında binlerce Ironwood çipinin birlikte çalışmasını sağlar. Bu yapı, büyük modellerin eğitimi ve çıkarımı için kullanılmaktadır.

^{TPU’lar Arasındaki Enerji Tüketimi Karşılaştırması (Kaynak: Google)}

Uygulama Alanları

Ironwood, finans, perakende, telekomünikasyon ve sağlık sektörlerinde ölçeklenebilir yapay zekâ altyapısı olarak kullanılmaktadır. Finans sektöründe piyasa verisi analizi, perakende ve hizmet sektöründe müşteri hizmeti sistemleri, sağlıkta ise tıbbi veri işleme ve karar destek sistemlerinde değerlendirilmektedir.

Yapısal Bileşenler

Ironwood çipleri SparseCore adı verilen özel bir hızlandırıcıya sahiptir. Bu yapı, geniş gömülü veri (embedding) işleme görevlerinde ve öneri sistemlerinde performansı artırmak üzere tasarlanmıştır. Genişletilmiş SparseCore desteği, finansal ve bilimsel alanlardaki modellerde de kullanım imkânı sunar.

Ironwood, ilk aşamada Google’ın kendi sistemlerinde kullanılmak üzere yapılandırılmıştır. Gemini 2.5 gibi modeller bu altyapı üzerinde çalışmaktadır. Geliştiricilere sunumu, şirketin iç sistemlerinde performans optimizasyonu tamamlandıktan sonra gerçekleştirilecektir.

Ironwood, Trillium TPU’ya göre dört ila beş kat arası genel performans artışı sağlar. ICI bant genişliği 1,2 TBps çift yönlü iletişim kapasitesine ulaşır. Bellek miktarı altı kat, bellek bant genişliği 4,5 kat artmıştır. Bu değişkenler, yüksek boyutlu modellerin daha verimli çalışmasına imkân verir.

Kurumsal Ölçekte Faydalar

Ironwood çipi ile sağlanan işlem yoğunluğu ve enerji verimliliği, yapay zekâ uygulamalarının daha düşük maliyetle sunulmasına imkân tanır. Enerji tüketiminin azaltılması, sürdürülebilirlik kriterleri doğrultusunda önemli bir avantaj sağlar. İşleme süresinin kısalması, model geliştirme ve devreye alma sürelerini azaltır.

Google, Ironwood’u yapay zekâ altyapısında stratejik bir bileşen olarak konumlandırmıştır. 75 milyar dolarlık sermaye yatırımı, şirketin tam yığın (full stack) yapay zekâ stratejisinin bir parçasıdır. Ironwood, donanım, temel modeller ve çok ajanlı sistemlerin yürütülmesine yönelik yazılım araçlarını kapsayan üç katmanlı mimarinin temel donanım bileşenidir.

Ironwood, çıkarımsal yapay zekâ çağında kullanılan yüksek performanslı çip mimarilerinden biridir. Yüksek işlem gücü, bellek kapasitesi ve enerji verimliliği ile çıkarım süreçlerine yönelik teknik gereksinimlere cevap vermektedir. Kurumsal düzeyde uygulanabilirliği ve dağıtık hesaplama destekli mimarisi ile çok çeşitli sektörlerde yapay zekâ uygulamalarının yürütülmesine olanak tanır.