Google ने आठवीं पीढ़ी की श्रृंखला में TPU 8Tx और TPU 8I Max जोड़े

Google ने 9 नवंबर, 2026 को TPU 8tx और TPU 8i Max की घोषणा की, जिससे उसके आठवीं पीढ़ी के एक्सेलरेटर पोर्टफोलियो का विस्तार हुआ। TPU 8tx गोपनीय इन्फरेंस और छोटे पैमाने पर प्रशिक्षण के लिए है, जबकि TPU 8i Max को विशाल कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिक रैक घनत्व के लिए बनाया गया है।

Google ने कहा कि इन नए सिस्टमों के साथ 2026 पहला ऐसा वर्ष बन गया है जिसमें उसने चार TPU सिस्टम पेश किए हैं। उसने बताया कि फ्रंटियर लैब, ट्रेडिंग कंपनियों, खुदरा विक्रेताओं और विश्वविद्यालयों को मिलाकर TPU ग्राहकों की संख्या लगभग 100 है। TPU कारोबार में Google Cloud का बुनियादी ढाँचा और ग्राहकों के अपने डेटा केंद्रों में तैनाती, दोनों शामिल हैं।

TPU 8Tx प्रोसेसिंग के दौरान डेटा की सुरक्षा करता है

TPU 8tx को संवेदनशील डेटा के साथ फ्रंटियर या मालिकाना मॉडल और स्वायत्त एजेंट चलाने वाले विनियमित उद्यमों तथा सरकारों के लिए बनाया गया है। यह पारंपरिक एन्क्रिप्शन की एक कमी को दूर करता है: जानकारी को संग्रहित करते समय और एक स्थान से दूसरे स्थान पर भेजते समय एन्क्रिप्ट किया जा सकता है, लेकिन गणना के दौरान उसे मेमोरी में डिक्रिप्ट करना पड़ता है। इस हार्डवेयर का उद्देश्य सक्रिय प्रोसेसिंग के दौरान भी संवेदनशील डेटा और मॉडल वेट को अलग-थलग रखना है।

यह सिस्टम प्रशिक्षण पर केंद्रित TPU 8t वाले ही सिलिकॉन का उपयोग करता है, लेकिन इसमें 5वीं पीढ़ी के AMD EPYC CPU होस्ट जोड़े गए हैं। इसमें रियल-टाइम रीजनिंग के लिए विकसित कम-विलंबता वाला Boardfly नेटवर्क भी शामिल है। Google के अनुसार, TPU 8t की तुलना में इसकी विलंबता 2 गुना तक कम है और इसके बदले प्रदर्शन में लगभग कोई कमी नहीं आती।

इस मेल से संगठनों को एक ही सिस्टम पर मॉडल चलाने और उन्हें अपने हिसाब से ढालने की सुविधा मिलती है। टीमें निजी डेटा पर मॉडल को फाइन-ट्यून कर सकती हैं, बड़े मॉडलों का आसवन करके छोटे मॉडल बना सकती हैं और सुदृढीकरण अधिगम के ज़रिए एजेंटों को प्रशिक्षित कर सकती हैं। इन तीनों कामों के लिए निजी जानकारी अलग-अलग क्लस्टरों के बीच भेजने के बजाय उसी सिस्टम पर रखी जा सकती है।

TPU 8I Max का लक्ष्य मेमोरी और रैक घनत्व बढ़ाना है

TPU 8i Max ऐसे कार्यभार के लिए बनाया गया है जिसमें दर्जनों एजेंट पूरे सॉफ़्टवेयर कोडबेस या कई घंटों के वीडियो पर एक साथ काम करते हैं और मेमोरी बैंडविड्थ बाधा बन जाती है। इसके लिए Google ने एक ही पैकेज में दो कम-विलंबता वाले TPU 8i चिप रखे हैं।

Google के अनुसार, यह पैकेज TPU 8i की तुलना में दोगुनी कंप्यूट क्षमता, चिप पर दोगुनी SRAM और दोगुनी हाई-बैंडविड्थ मेमोरी (HBM) बैंडविड्थ देता है। यह पैकेज मौजूदा रैक के आकार में ही फिट हो जाता है, जिससे डेटा केंद्र कॉन्टेक्स्ट-प्रधान कार्यभार के लिए प्रति वर्ग फुट और प्रति वाट अधिक कंप्यूटिंग शक्ति तैनात कर सकते हैं।

मूल TPU 8i और TPU 8t को 22 अप्रैल, 2026 को Google Cloud Next में पेश किया गया था—पहला रियल-टाइम रीजनिंग के लिए और दूसरा बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के लिए। 8i डिज़ाइन में 288 GB हाई-बैंडविड्थ मेमोरी के साथ 384 MB चिप-ऑन SRAM है। इससे मेमोरी संसाधनों का वह आधार मिलता है जिसे 8i Max और बढ़ाता है।

मॉड्यूलर सिस्टम आठवीं पीढ़ी के सिलिकॉन का पुनः उपयोग करते हैं

Google इन लॉन्च को नए बेस चिप आने से अलग मानता है। नए चिप के लिए कई वर्षों तक चलने वाले डिज़ाइन और निर्माण चक्र में अरबों ट्रांजिस्टर की रूपरेखा तैयार करनी पड़ती है। इसके विपरीत, किसी सिस्टम में तय होता है कि उस सिलिकॉन के इर्द-गिर्द कंप्यूट, नेटवर्किंग, स्टोरेज, पैकेजिंग और सुरक्षा को किस तरह जोड़ा जाए।

Google का मॉड्यूलर AI Hypercomputer दृष्टिकोण TPU को ऐसे निर्माण खंड मानता है जिनकी मेमोरी, ऑप्टिकल नेटवर्किंग, पैकेजिंग और सुरक्षा को जरूरत के मुताबिक बदला जा सकता है। Google ने कहा कि इंजीनियर नए सिलिकॉन के लिए लगने वाले वर्षों के बजाय कुछ महीनों में विशेषीकृत सुपरकंप्यूटर तैयार कर सकते हैं। ये दोनों नए सिस्टम इस तरीके को अलग-अलग ढंग से अपनाते हैं: 8tx में प्रशिक्षण वाले सिलिकॉन के इर्द-गिर्द होस्ट, नेटवर्क और सुरक्षा बदली गई है, जबकि 8i Max में इन्फरेंस वाले सिलिकॉन के इर्द-गिर्द पैकेज बदला गया है।

कंपनी लंबे समय से Google DeepMind के साथ मिलकर TPU डिज़ाइन करती रही है, लेकिन उसने कहा कि बाहरी संगठन भी अब आवश्यकताएँ तय करने में अधिक भूमिका निभा रहे हैं। वे विशाल कॉन्टेक्स्ट विंडो और विनियमित कार्यभार के लिए विशेषीकृत एन्क्रिप्शन की माँग कर रहे हैं। ये माँगें सीधे तौर पर इन दोनों नए सिस्टमों से जुड़ी हैं।

इन लॉन्च से Google की एक्सेलरेटर श्रृंखला में विशेषीकरण के लिए सिस्टम डिज़ाइन तत्काल साधन बन गया है। गोपनीय इन्फरेंस और विशाल कॉन्टेक्स्ट वाले एजेंटों की हार्डवेयर ज़रूरतें अलग-अलग हैं, लेकिन दोनों को मौजूदा आठवीं पीढ़ी के सिलिकॉन पर पूरा किया जा रहा है। इससे Google को बेस चिप की अगली पीढ़ी का इंतज़ार किए बिना अपने बुनियादी ढाँचे की पेशकशों को अलग-अलग वर्गों में बाँटने की सुविधा मिलती है।