Когда речь заходит об AI-чипах, первое имя, которое часто приходит на ум, — это Nvidia. Однако Google также внесла значительный вклад в развитие инфраструктуры искусственного интеллекта, выпустив собственные Tensor Processing Unit (TPU). Гигант поисковых систем на конференции Cloud Next ‘26 представил свое восьмое поколение TPU, предназначенное как для обучения, так и для инференса.
Как поясняет компания, TPU 8t и TPU 8i — новейшие пополнения в линейке TPU. В отличие от большинства традиционных AI-чипов, которые обрабатывают и обучение, и инференс, Google применила подход с двумя типами чипов. TPU 8t специально разработан для обучения моделей ИИ. Google заявляет, что один суперпод может масштабироваться до 9600 чипов, а также иметь 2 петабайта общей высокоскоростной памяти (HBM).
В свою очередь, TPU 8i оптимизирован для инференса и выполнения задач ИИ. По словам генерального директора Alphabet Сундара Пичаи, чипы TPU 8i способны «обеспечить огромную пропускную способность и низкую задержку, необходимые для одновременного экономически эффективного запуска миллионов агентов». Google утверждает, что TPU 8i спроектирован для инференса с почти нулевой задержкой и может обеспечить до 80% лучшую производительность на доллар по сравнению с предыдущими поколениями.
TPU 8t и TPU 8i мощнее своего предшественника, Ironwood. Как следствие, обеспечение их достаточным питанием в центрах обработки данных может стать проблемой. Чтобы решить эту проблему, Google заявляет, что оба чипа оснащены интегрированным управлением питанием, которое может динамически регулировать энергопотребление в зависимости от текущего спроса. Благодаря этой возможности новые чипы TPU от Google заявляют о производительности до двух раз выше на ватт по сравнению с чипами Ironwood.
В отличие от Nvidia, которая продает свои AI-чипы широкому кругу компаний и организаций, Google часто оставляет свои TPU для клиентов Cloud, ищущих альтернативу. В то же время Google поддерживает тесные связи с Nvidia и объявила, что одной из первых предложит системы NVIDIA Vera Rubin NVL72.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Hamid Ganji
