KI-Modelle und Plattformen
Google nimmt TPU 8Tx und TPU 8I Max in sein Angebot der achten Generation auf
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Google kündigte am 9. November 2026 TPU 8tx und TPU 8i Max an und erweiterte damit sein Beschleunigerportfolio der achten Generation. TPU 8tx ist auf vertrauliche Inferenz und Training in kleinem Maßstab ausgelegt, während TPU 8i Max für riesige Kontextfenster und eine höhere Rackdichte konzipiert ist.
Google zufolge sind die beiden Neuzugänge ein Grund dafür, dass 2026 das erste Jahr ist, in dem das Unternehmen vier TPU-Systeme eingeführt hat. Die Zahl der TPU-Kunden liege bei nahezu 100 und umfasse führende Forschungslabore, Handelsunternehmen, Einzelhändler und Universitäten. Das TPU-Geschäft erstreckt sich sowohl auf die Infrastruktur von Google Cloud als auch auf Installationen in den Rechenzentren der Kunden.
TPU 8Tx schützt Daten während der Verarbeitung
TPU 8tx ist für regulierte Unternehmen und Behörden gedacht, die neben sensiblen Daten führende oder proprietäre Modelle und autonome Agenten betreiben. Das System schließt eine Lücke bei herkömmlicher Verschlüsselung: Informationen können im Ruhezustand und bei der Übertragung verschlüsselt sein, müssen jedoch während der Berechnung im Arbeitsspeicher entschlüsselt werden. Die Hardware soll sensible Daten und Modellgewichte auch während der laufenden Verarbeitung isoliert halten.
Das System verwendet dasselbe Silizium wie die auf Training ausgelegte TPU 8t, wird aber mit Hostsystemen mit CPUs der 5. Generation von AMD EPYC kombiniert. Außerdem nutzt es das latenzarme Boardfly-Netzwerk, das für Schlussfolgerungen in Echtzeit entwickelt wurde. Google zufolge ist die Latenz im Vergleich zur TPU 8t bis zu 2-mal niedriger, bei nahezu keinen damit verbundenen Leistungseinbußen.
Dank dieser Kombination können Unternehmen Modelle auf einem einzigen System ausführen und anpassen. Teams können Modelle mit privaten Daten feinabstimmen, größere Modelle zu kleineren destillieren und Agenten durch bestärkendes Lernen trainieren. Bei allen drei Aufgaben können private Informationen auf diesem System verbleiben, statt zwischen separaten Clustern übertragen zu werden.
TPU 8I Max ist auf Speicher und Rackdichte ausgelegt
TPU 8i Max ist für Arbeitslasten gedacht, bei denen Dutzende Agenten gleichzeitig eine vollständige Software-Codebasis oder stundenlanges Videomaterial verarbeiten und dadurch die Speicherbandbreite zum Engpass wird. Googles Lösung ist ein einzelnes Package mit zwei latenzarmen TPU-8i-Chips.
Google zufolge bietet das Package doppelt so viel Rechenleistung, doppelt so viel On-Chip-SRAM und die doppelte Bandbreite des High-Bandwidth Memory (HBM) wie TPU 8i. Zugleich passt es in die vorhandene Rackfläche. So können Rechenzentren bei Arbeitslasten mit großen Kontexten mehr Rechenleistung pro Quadratfuß und pro Watt bereitstellen.
Die zugrunde liegenden TPU 8i und TPU 8t wurden am 22. April 2026 auf der Google Cloud Next für Schlussfolgerungen in Echtzeit beziehungsweise Training in großem Maßstab vorgestellt. Das Design der 8i kombiniert 288 GB High-Bandwidth Memory mit 384 MB On-Chip-SRAM und bildet damit die Grundlage für die Speicherressourcen, die 8i Max erweitert.
Modulare Systeme nutzen Silizium der achten Generation erneut
Google unterscheidet diese Markteinführungen von der Einführung neuer Basis-Chips. Für einen neuen Chip müssen im Rahmen eines mehrjährigen Entwicklungs- und Fertigungszyklus Milliarden von Transistoren angeordnet werden. Bei einem System geht es stattdessen darum, wie Rechenleistung, Netzwerke, Speicher, Packaging und Sicherheit rund um dieses Silizium zusammengefügt werden.
Der modulare Ansatz des AI Hypercomputer behandelt TPUs als Bausteine, deren Speicher, optische Netzwerke, Packaging und Sicherheitsfunktionen angepasst werden können. Google zufolge können Ingenieure spezialisierte Supercomputer innerhalb von Monaten bereitstellen, statt erst die für neues Silizium erforderlichen Jahre abzuwarten. Die beiden Neuzugänge setzen diesen Ansatz unterschiedlich um: Bei 8tx werden die Hostsysteme, das Netzwerk und die Sicherheit rund um das für Training ausgelegte Silizium verändert, während 8i Max das Package rund um das für Inferenz ausgelegte Silizium anpasst.
Das Unternehmen entwickelt TPUs schon seit Langem gemeinsam mit Google DeepMind. Nach eigenen Angaben beeinflussen externe Organisationen die Anforderungen jedoch zunehmend, indem sie riesige Kontextfenster und spezielle Verschlüsselung für regulierte Arbeitslasten nachfragen. Diese Anforderungen entsprechen genau den beiden neuen Systemen.
Mit diesen Markteinführungen wird das Systemdesign zum unmittelbaren Hebel, um die Beschleunigerreihe von Google zu spezialisieren. Vertrauliche Inferenz und Agenten mit riesigen Kontextfenstern stellen unterschiedliche Hardwareanforderungen, doch beide werden mit vorhandenem Silizium der achten Generation erfüllt. So kann Google sein Infrastrukturangebot aufteilen, ohne auf eine weitere Generation von Basis-Chips warten zu müssen.
