Google обяви разширяването на портфолиото си от процесори TPU (Tensor Processing Unit) от осмо поколение с две нови системи – TPU 8i Max и TPU 8tx. Те са проектирани за сигурен изкуствен интелект, работещ с голям обем контекстуална информация. Двете системи са насочени към различни етапи от жизнения цикъл на AI. За първи път Google представя четири конфигурации на своите чипове TPU в рамките на една година.
Google използва TPU по много различни начини: за обучение и обслужване на собствените си модели Gemini, за изпълнение на задачи, изискващи автономни агенти, както и за предоставяне на услуги на клиенти на Google Cloud чрез собствената си облачна инфраструктура. Напоследък, вследствие на засиления интерес и търсене, компанията дава възможност на клиентите да внедряват тези системи директно в собствените си центрове за данни. В резултат на това TPU се превърнаха в бързо развиващ се бизнес с близо 100 клиенти – сред които водещи изследователски лаборатории, търговски фирми, компании от сектора на търговията на дребно, университети и други.
Представени за първи път на събитието Cloud Next през април 2026 г., TPU 8t и TPU 8i поставиха основата за това поколение чипове. В сравнение с предишните поколения TPU, те предлагат съответно до 2,7 пъти по-висока производителност при обучение и 80% по-добра ефективност при процесите. TPU 8t е проектиран като мощен инструмент за обучение на мащабни базови модели, осигуряващ максимален „полезен резултат“) – т.е. количеството полезна интелигентност, генерирано за всеки ват консумирана енергия.
TPU 8i е двигателят за логически разсъждения (reasoning engine) и той е създаден да преодолее „ограниченията на паметта“, като намалява забавянията при комуникацията между чиповете с до 50%. Сега, докато предприятията внедряват автономни агенти в реална среда и задачи, Google създаде две нови конфигурации на тези ключови системи – TPU 8i Max и TPU 8tx. Тяхната задача е да се справят с две належащи предизвикателства: сигурност на данните на хардуерно ниво и работа с контекст от порядъка на милиони токени.
„Тъй като изчислителните процеси преминават от мащаб, ориентиран към човека, към мащаб, ориентиран към автономни агенти, бизнесът търси ускорители, способни да извършват логически операции в рамките на огромния обем контекст на моделите с изкуствен интелект. Освен това, клиенти от силно регулирани сектори изискват специализирани възможности за криптиране за специфични работни натоварвания, както и повече вградени функции за сигурност и защитни механизми“, заяви Амин Вахдат, главен технолог и старши вицепрезидент “AI и инфраструктура” в Google. „Тези нови TPU системи са отговор на новата реалност. В съчетание с обявените от нас преди две седмици новини, свързани с PyTorch, целта ни е да направим TPU системите по-достъпни за всеки разработчик и клиент. Чрез комбинирането на модулни, специално разработени чипове с отворен и лесен за използване софтуерен стек, ние можем да предоставяме нов хардуер и системни конфигурации със същата скорост, с която се развива индустрията за изкуствен интелект.“
TPU 8tx – оптимизиран за поверителни изчисления (inference) и обучение в малък мащаб
TPU 8tx е създаден за регулирани предприятия и държавни институции, които използват авангардни или собствени модели, както и автономни агенти, работещи с най-чувствителните им данни.
Обикновено информацията е криптирана, когато се съхранява или пренася по мрежа, но трябва да бъдат декриптирани в паметта, докато компютърът ги обработва. Изграден върху същата силициева основа като TPU 8t и комбиниран със специализирани хост системи с процесори AMD, TPU 8tx интегрира сигурността директно на хардуерно ниво. Това гарантира, че чувствителните данни и основата на моделите остават защитени и изолирани дори по време на активна употреба. Освен това, използвайки мрежата Boardfly с ниска латентност, първоначално разработена за изчисления в реално време, TPU 8tx осигурява ефективна работа на многостепенните автономни агенти, постигайки два пъти по-ниска латентност в сравнение с TPU 8t, при практически нулев спад в производителността.
Съчетаването на изчислителен капацитет за обучение с бърза мрежа за изпълнение на модели означава също, че организациите могат едновременно да стартират и персонализират своите модели в рамките на една система. TPU 8tx позволява на екипите да правят прецизно настройване на модели, използвайки своите частни данни, да прехвърлят големи модели в по-малки и да обучават своите агенти чрез подсилено обучение и всичко това, без да се налага прехвърляне на чувствителни данни между отделни клъстери.
TPU 8i Max е създаден за преодоляване на “ограниченията на паметта“
Когато десетки AI агенти работят съвместно върху цяла софтуерна кодова база или върху часове видеоматериал едновременно, пропускателната способност на паметта бързо се превръща в тясното място на системата.
TPU 8i Max мащабира изчислителния капацитет и паметта синхронно. Това осигурява двойно по-голяма изчислителна мощ, двойно повече SRAM памет и двойно по-висока пропускателна способност на HBM паметта в сравнение с TPU 8i. Което гарантира, че процесорите разполагат с необходимите данни, а изпълнението на мащабни работни натоварвания не се забавя. Освен това, тъй като TPU 8i Max побира два пъти повече силиций в рамките на съществуващото пространство в сървърния шкаф, центровете за данни могат да внедрят значително по-голяма изчислителна мощност на единица площ и на ват консумирана енергия.
Макар и гъвкави по отношение на различните работни натоварвания, четирите системи от осмото поколение TPU на Google предоставят на клиентите специализирани ускорители за всеки етап от жизнения цикъл на автономните агенти. Това са: TPU 8t – за мащабиране на обучението; TPU 8i – за извеждане на решения с ниска латентност; TPU 8tx – за поверителни изчисления; и TPU 8i Max – за работа с масивни контекстни прозорци и постигане на най-висока изчислителна плътност в рамките на един сървърен шкаф.
Научете повече за новите TPU системи на Google, като посетите блога на Google или да гледайте стрийма на Google.
Прочетете още:
ZTE с амбиции да продаде 100 млн. смартфона
ZTE попадна на мушката на ФБР
Apple ще захранва завод от възобновяеми източници
Стив Джобс ще се появи и по пощенски марки
NASA планира голяма мисия до спътник на Юпитер
Google взе студиото Green Throttle Games
Microsoft финализира покупката на Nokia до края на месеца
Екс кадър на Microsoft арестуван за изтичане на информация
Schneider Electric и Start Campus създават инфраструктура за изкуствен интелект и облачни системи в Португалия
Българският IT сектор вече е разпознаваем на картата на Източна Европа