Google представляет четыре специализированных TPU в 2026 году, включая модели с обеспечением безопасности и для обработки больших контекстов

Image: Google · Source

Google расширяет линейку TPU восьмого поколения моделями TPU 8tx и TPU 8i Max, дополняя TPU 8t и 8i, чтобы удовлетворить потребности в безопасной инференции и обработке больших контекстов для AI-агентов.

В ноябре 2026 года Google объявила о значительном расширении своего портфеля Tensor Processing Unit (TPU) восьмого поколения, представив две новые системы — TPU 8tx и TPU 8i Max, наряду с ранее выпущенными TPU 8t и TPU 8i. Это первый случай, когда Google выпускает четыре варианта TPU в течение одного года, что отражает растущую сложность AI-задач и необходимость специализированного оборудования.

Изначально TPU были разработаны более десяти лет назад для поддержки внутренних AI-потребностей Google, таких как распознавание голоса и перевод языков. С тех пор они эволюционировали и теперь используются для различных приложений, включая обучение и развертывание моделей Gemini AI, агентские нагрузки и предоставление облачных сервисов растущему количеству клиентов — около 100 организаций по всему миру.

TPU 8t предназначен для масштабного обучения базовых моделей AI, с акцентом на максимизацию производительности обучения, измеряемой как полезный интеллект на ватт энергии. Вариант TPU 8i ориентирован на задачи рассуждений в реальном времени, эффективно решая узкие места памяти и снижая задержки межчиповой коммуникации.

Новинка TPU 8tx нацелена на безопасные и конфиденциальные нагрузки AI-инференции, отвечая требованиям регулируемых отраслей, таких как предприятия и государственные учреждения. Используя тот же кремний, что и TPU 8t, и процессоры AMD EPYC, TPU 8tx включает аппаратное шифрование для защиты чувствительных данных и параметров моделей в процессе использования, при этом сохраняя низкую задержку с помощью специализированной сети Boardfly. Эта система поддерживает приватную донастройку, дистилляцию и обучение с подкреплением на одной платформе без миграции данных, удовлетворяя строгие требования безопасности.

TPU 8i Max решает задачу огромных окон контекста, необходимых для агентского AI, который выполняет рассуждения на основе обширных данных, таких как базы кода или видео. Объединяя два чипа TPU 8i, он удваивает вычислительную мощность, объем SRAM и высокоскоростной памяти, позволяя выполнять большие нагрузки без простоев и увеличивая плотность вычислений на площадь стойки.

Эти четыре системы вместе представляют специализированные ускорители, оптимизированные для различных этапов жизненного цикла AI: TPU 8t для масштабного обучения, TPU 8i для низкой задержки рассуждений, TPU 8tx для конфиденциальных вычислений и TPU 8i Max для вычислений с большим контекстом и высокой плотностью.

Помимо аппаратного обеспечения Google улучшила доступность TPU, поддерживая популярные фреймворки, такие как PyTorch, через открытый проект TorchTPU, что обеспечивает бесшовное развертывание и оптимизацию без переписывания кода. Дополнительные инструменты, такие как набор TPU agent и программный слой TPU Sync, упрощают автоматизацию запуска, управление памятью и масштабирование больших кластеров TPU.

Google подчеркивает подход совместного проектирования с Google DeepMind и методы разработки на основе AI для быстрого внедрения инноваций в аппаратное обеспечение и системы TPU. Этот интегрированный процесс проектирования ускоряет циклы разработки и подготавливает инфраструктуру к растущим требованиям, предъявляемым агентским AI и крупными языковыми моделями.

Дополнительную информацию можно найти в подробной трансляции и онлайн-ресурсах Google, которые описывают спецификации и возможности этих систем TPU, помогая разработчикам и предприятиям эффективно и безопасно использовать инфраструктуру AI следующего поколения.