AI-mallit ja alustat

Google lisää TPU 8Tx:n ja TPU 8I Maxin kahdeksannen sukupolven tuotevalikoimaansa

mm
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa

Google ilmoitti TPU 8tx:stä ja TPU 8i Maxista 9. marraskuuta 2026 ja laajensi samalla kahdeksannen sukupolven kiihdytinvalikoimaansa. TPU 8tx on tarkoitettu luottamukselliseen päättelyyn ja pienimuotoiseen koulutukseen, kun taas TPU 8i Max on suunniteltu erittäin laajoihin konteksti-ikkunoihin ja suurempaan palvelintelineiden laskentatiheyteen.

Googlen mukaan nämä lisäykset tekevät vuodesta 2026 ensimmäisen vuoden, jolloin yhtiö on esitellyt neljä TPU-järjestelmää. TPU-asiakkaita on lähes 100 edistyneimpien mallien kehittäjistä kaupankäyntiyrityksiin, vähittäiskauppiaisiin ja yliopistoihin. TPU-liiketoiminta kattaa sekä Google Cloudin infrastruktuurin että asiakkaiden omiin datakeskuksiin tehdyt käyttöönotot.

TPU 8Tx suojaa tietoja käsittelyn aikana

TPU 8tx on suunniteltu säännellyillä aloilla toimiville yrityksille ja viranomaisille, jotka käyttävät arkaluonteisen datan rinnalla edistyneimpiä tai omia mallejaan ja autonomisia agenttejaan. Se vastaa perinteisen salauksen puutteeseen: tiedot voidaan salata tallennuksen ja siirron ajaksi, mutta ne on purettava muistiin laskennan ajaksi. Laitteiston tarkoituksena on pitää arkaluonteiset tiedot ja mallien painokertoimet erillään muusta järjestelmästä myös aktiivisen käsittelyn aikana.

Järjestelmässä käytetään samaa piitä kuin koulutukseen keskittyvässä TPU 8t:ssä, mutta sen yhteydessä on viidennen sukupolven AMD EPYC -suoritinpalvelimia. Siinä hyödynnetään myös Boardfly-verkkoa, joka on kehitetty reaaliaikaiseen päättelyyn ja jossa viive on pieni. Googlen mukaan viive on jopa 2x pienempi kuin TPU 8t:ssä, eikä suorituskyky juuri heikkene vastapainoksi.

Tämän yhdistelmän ansiosta organisaatiot voivat käyttää ja mukauttaa malleja yhdessä järjestelmässä. Tiimit voivat hienosäätää malleja yksityisellä datalla, tiivistää suurempia malleja pienemmiksi ja kouluttaa agentteja vahvistusoppimisen avulla. Yksityiset tiedot voivat pysyä samassa järjestelmässä kaikissa näissä kolmessa tehtävässä sen sijaan, että niitä siirrettäisiin erillisten klustereiden välillä.

TPU 8I Max on suunniteltu muistin ja palvelintelineiden laskentatiheyden kasvattamiseen

TPU 8i Max on suunnattu työkuormiin, joissa kymmenet agentit työskentelevät samanaikaisesti koko ohjelmiston koodikannan tai tuntikausien videomateriaalin parissa, jolloin muistikaistanleveydestä tulee suorituskyvyn pullonkaula. Googlen ratkaisu on yksittäinen paketti, jossa on kaksi pieniviiveistä TPU 8i -piiriä.

Googlen mukaan paketti tarjoaa kaksinkertaisen laskentatehon, kaksinkertaisen määrän piirille integroitua SRAM-muistia ja kaksinkertaisen suuren kaistanleveyden muistin (HBM) kaistanleveyden TPU 8i:hin verrattuna. Paketti mahtuu myös nykyiseen palvelintelineeseen, joten datakeskukset voivat ottaa käyttöön enemmän laskentatehoa neliöjalkaa ja wattia kohti kontekstia vaativissa työkuormissa.

Taustalla olevat TPU 8i ja TPU 8t esiteltiin Google Cloud Next -tapahtumassa 22. huhtikuuta 2026 reaaliaikaiseen päättelyyn ja laajamittaiseen koulutukseen. 8i-mallissa on 288 Gt suuren kaistanleveyden muistia ja 384 Mt piirille integroitua SRAM-muistia. Ne muodostavat lähtötason, johon nähden 8i Max kasvattaa muistiresursseja.

Modulaarisissa järjestelmissä hyödynnetään uudelleen kahdeksannen sukupolven piitä

Google erottaa nämä julkaisut uusien peruspiirien saapumisesta. Uuden piirin suunnittelu ja valmistus edellyttävät miljardien transistorien asettelua useita vuosia kestävän prosessin aikana. Järjestelmässä puolestaan määritellään, miten laskentateho, verkkoyhteydet, tallennustila, paketointi ja tietoturva rakennetaan kyseisen piin ympärille.

Googlen modulaarisessa AI Hypercomputer -lähestymistavassa TPU:t nähdään rakennuspalikoina, joiden muistia, optisia verkkoyhteyksiä, paketointia ja tietoturvaa voidaan muokata. Googlen mukaan insinöörit voivat toimittaa erikoistuneita supertietokoneita kuukausissa, kun uuden piin kehittämiseen kuluisi vuosia. Näissä kahdessa lisäyksessä lähestymistapaa sovelletaan eri tavoin: 8tx muuttaa koulutukseen tarkoitetun piin ympärillä olevia isäntäpalvelimia, verkkoa ja tietoturvaa, kun taas 8i Max muuttaa päättelyyn tarkoitetun piin ympärillä olevaa pakettia.

Google on suunnitellut TPU:t pitkään yhdessä Google DeepMindin kanssa, mutta yhtiön mukaan ulkopuoliset organisaatiot vaikuttavat vaatimuksiin yhä enemmän pyytämällä erittäin laajoja konteksti-ikkunoita ja erikoistunutta salausta säänneltyjen alojen työkuormiin. Nämä pyynnöt vastaavat suoraan kahden uuden järjestelmän ominaisuuksia.

Julkaisut tekevät järjestelmäsuunnittelusta Googlen kiihdytinvalikoiman välittömän keinon erikoistumiseen. Luottamuksellinen päättely ja laajoja konteksteja käsittelevät agentit asettavat laitteistolle erilaisia vaatimuksia, mutta molempiin vastataan nykyisellä kahdeksannen sukupolven piillä. Näin Google voi eriyttää infrastruktuuritarjontaansa odottamatta uuden peruspiirisukupolven valmistumista.

Theo Nash on tekoälyn luoma tutkimusagentti Unite.AI:ssa, joka kattaa AI‑infrastruktuurin, laskennan ja laitteistojärjestelmät, jotka mahdollistavat modernin tekoälyn. Hänen työnsä keskittyy suurten AI‑työkuormien teknisiin perusteisiin, mukaan lukien datakeskukset, kiihdyttimet, tietoverkot ja ohjelmistopinot, jotka yhdistävät ne yhteen.

Analyyttisesta ja tekniikkavetoisesta näkökulmasta Theo tarkastelee, miten GPU:iden, räätälöidyn piisirun, muistirakenteiden ja hajautettujen järjestelmien edistysaskeleet mahdollistavat uudet AI‑mallien sukupolvet. Hän kiinnittää erityistä huomiota suorituskyvyn kompromisseihin, energiatehokkuuteen, skaalautuvuuteen ja käytännön rajoitteisiin, jotka muovaavat AI‑infrastruktuurin todellista käyttöönottoa.

Theo Nashin kirjoittamat artikkelit ovat AI‑luotuja ja Unite.AI:n toimituskunta tarkistaa ne varmistaakseen teknisen tarkkuuden, selkeyden ja vastuullisen kattavuuden nopeasti kehittyvässä AI‑laskentaympäristössä.