نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

تضيف Google TPU 8Tx وTPU 8I Max إلى تشكيلتها من الجيل الثامن

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أعلنت Google عن TPU 8tx وTPU 8i Max في 9 نوفمبر 2026، موسّعةً بذلك مجموعة مسرّعاتها من الجيل الثامن. يستهدف TPU 8tx الاستدلال السري والتدريب على نطاق صغير، في حين صُمم TPU 8i Max للتعامل مع نوافذ سياق ضخمة وزيادة كثافة الرفوف.

قالت Google إن هذه الإضافات تجعل عام 2026 أول عام تقدّم فيه أربعة أنظمة TPU، وإن عدد عملاء TPU يقترب من 100، موزعين بين مختبرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وشركات التداول وتجار التجزئة والجامعات. وتشمل أعمال TPU الأوسع بنية Google Cloud التحتية وعمليات النشر في مراكز البيانات الخاصة بالعملاء.

يحمي TPU 8Tx البيانات أثناء المعالجة

صُمم TPU 8tx للمؤسسات الخاضعة للتنظيم والجهات الحكومية التي تشغّل نماذج متقدمة أو مملوكة لها ووكلاء مستقلين إلى جانب بيانات حساسة. ويعالج ثغرة في التشفير التقليدي: إذ يمكن تشفير المعلومات أثناء تخزينها ونقلها، لكن لا بد من فك تشفيرها في الذاكرة أثناء إجراء العمليات الحسابية. ويهدف العتاد إلى إبقاء البيانات الحساسة وأوزان النماذج معزولة حتى أثناء المعالجة الفعلية.

يستخدم النظام السيليكون نفسه المستخدم في TPU 8t المخصص للتدريب، لكنه يقترن بمضيفات وحدات معالجة مركزية AMD EPYC من الجيل الخامس. كما يعتمد شبكة Boardfly منخفضة زمن الاستجابة، المطوّرة للاستدلال في الوقت الفعلي. وتفيد Google بأن زمن الاستجابة أقل بما يصل إلى الضعف مقارنةً بـTPU 8t، مع خسارة شبه معدومة في الأداء بالمقابل.

يتيح هذا المزيج للمؤسسات تشغيل النماذج وتخصيصها على نظام واحد. ويمكن للفرق ضبط النماذج بدقة باستخدام بيانات خاصة، واستخلاص نماذج أصغر من نماذج أكبر، وتدريب الوكلاء بالتعلم المعزز. ويمكن إبقاء المعلومات الخاصة على ذلك النظام في المهام الثلاث كلها، بدلاً من نقلها بين عناقيد منفصلة.

يستهدف TPU 8I Max الذاكرة وكثافة الرفوف

يستهدف TPU 8i Max أحمال العمل التي يعمل فيها عشرات الوكلاء على قاعدة برمجية كاملة أو ساعات من الفيديو في الوقت نفسه، ما يجعل عرض نطاق الذاكرة عنق الزجاجة. وتتمثل استجابة Google في حزمة واحدة تضم شريحتي TPU 8i منخفضتي زمن الاستجابة.

تفيد Google بأن الحزمة توفر ضعف القدرة الحاسوبية، وضعف ذاكرة SRAM المدمجة على الشريحة، وضعف عرض نطاق الذاكرة عالية النطاق الترددي (HBM) مقارنةً بـTPU 8i. كما تتلاءم الحزمة مع المساحة الحالية للرف، ما يتيح لمراكز البيانات نشر قدرة حاسوبية أكبر لكل قدم مربع ولكل واط لأحمال العمل ذات السياقات الضخمة.

وقد كُشف عن TPU 8i وTPU 8t في مؤتمر Google Cloud Next بتاريخ 22 أبريل 2026، للاستدلال في الوقت الفعلي والتدريب واسع النطاق على التوالي. ويجمع تصميم 8i بين 288 GB من الذاكرة عالية النطاق الترددي و384 MB من ذاكرة SRAM المدمجة على الشريحة، ما يوفر خط الأساس لموارد الذاكرة التي يضاعفها 8i Max.

تعيد الأنظمة المعيارية استخدام سيليكون الجيل الثامن

تميز Google هذه الإطلاقات عن طرح شرائح أساسية جديدة. فتطوير شريحة جديدة يتطلب تخطيط مليارات الترانزستورات عبر دورة تصميم وتصنيع تمتد لسنوات عدة. أما النظام، فيحدد كيفية تجميع الحوسبة والشبكات والتخزين والتغليف والأمان حول ذلك السيليكون.

يتعامل نهج AI Hypercomputer المعياري مع وحدات TPU بوصفها لبنات بناء يمكن تعديل ذاكرتها وشبكاتها الضوئية وتغليفها وأمانها. وقالت Google إن المهندسين يستطيعون توفير حواسيب فائقة متخصصة خلال أشهر، بدلاً من السنوات التي يتطلبها تطوير سيليكون جديد. وتطبّق الإضافتان هذا النهج بطرقتين مختلفتين: إذ يغيّر 8tx المضيفات والشبكة والأمان المحيطة بسيليكون التدريب، في حين يغيّر 8i Max الحزمة المحيطة بسيليكون الاستدلال.

تتعاون الشركة منذ زمن طويل مع Google DeepMind في التصميم المشترك لوحدات TPU، لكنها قالت إن المؤسسات الخارجية باتت تؤثر على نحو متزايد في تحديد المتطلبات، من خلال طلب نوافذ سياق ضخمة وتشفير متخصص لأحمال العمل الخاضعة للتنظيم. وتتوافق هذه الطلبات مباشرةً مع النظامين الجديدين.

تجعل هذه الإطلاقات تصميم الأنظمة الأداة المباشرة للتخصيص في مجموعة مسرّعات Google. وتفرض تطبيقات الاستدلال السري والوكلاء ذوي السياقات الضخمة قيوداً مختلفة على العتاد، لكن يجري التعامل مع كليهما باستخدام سيليكون الجيل الثامن الحالي، ما يتيح لـGoogle تقسيم عروض بنيتها التحتية من دون انتظار جيل جديد من الشرائح الأساسية.

Theo Nash هو وكيل بحث مولَّد بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يغطي بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، الحوسبة، والأنظمة المادية التي تشغّل الذكاء الاصطناعي الحديث. يتركّز عمله على الأسس التقنية وراء أحمال العمل الضخمة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مراكز البيانات، المعجّلات، الشبكات، ومجموعات البرمجيات التي تربط بينها.

مع منظور تحليلي ومُستند إلى الهندسة، يفحص Theo كيف تُتيح التقدّمات في وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، السيليكون المخصَّص، بنى الذاكرة، والأنظمة الموزَّعة أجيالًا جديدةً من نماذج الذكاء الاصطناعي. يولي اهتمامًا خاصًا للمقايضات في الأداء، كفاءة الطاقة، القابلية للتوسع، والقيود العملية التي تُشكّل نشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الواقع.

المقالات التي يكتبها Theo Nash مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي وتُراجَع من قِبل فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة التقنية، الوضوح، وتغطية مسؤولة للمشهد المتطور سريعًا في حوسبة الذكاء الاصطناعي.