Google представила два новых варианта собственных ИИ-чипов — TPU 8tx и TPU 8i Max, расширив линейку восьмого поколения до четырёх систем. Это первый случай в истории компании, когда все новые модели выпускаются в рамках одного года. Чипы TPU (tensor processing unit) разработаны специально для обучения и запуска нейросетей и напрямую конкурируют с решениями Nvidia на рынке ИИ-инфраструктуры.
Модель TPU 8tx ориентирована на государственные структуры и регулируемые отрасли, где требуется обработка приватных данных. В основе лежит тот же кремний, что и в тренировочном чипе TPU 8t, но архитектура дополнена аппаратным уровнем конфиденциальных вычислений. Данные и веса моделей физически изолируются от внешних процессов во время работы, что позволяет дообучать нейросети и запускать ИИ-агентов без передачи информации между кластерами. Улучшенная сетевая подсистема снижает задержки до 50% по сравнению со стандартной версией.
Источник изображения: Google
Вторая новинка, TPU 8i Max, решает проблему нехватки памяти при работе с масштабными задачами. Два чипа объединены в единый модуль, что удваивает вычислительную мощность, объём встроенной памяти и пропускную способность. Такая конфигурация оптимизирована для ИИ-агентов, анализирующих целые кодовые базы, и систем обработки видеопотоков длительностью в несколько часов. При этом в корпус стандартной стойки помещается в 2 раза больше кремния, что повышает плотность вычислений на квадратный метр и эффективность использования энергии.
По словам главного технолога Google по ИИ и инфраструктуре Амина Вадаата, экосистема TPU уже насчитывает почти 100 клиентов, среди которых лаборатории разработки передовых моделей, финансовые организации, ритейлеры и университеты. Компания продолжает развивать партнёрскую сеть из четырёх дизайнеров для совместного совершенствования архитектуры. Точные сроки поставок и стоимость новых решений пока не раскрываются, однако расширение линейки закрепляет позицию Google как ключевого альтернативного поставщика оборудования для масштабирования ИИ-сервисов.
