Google、第8世代製品ラインにTPU 8TxとTPU 8I Maxを追加

Googleは発表しました。2026年11月9日、TPU 8txとTPU 8i Maxを発表し、第8世代アクセラレーターの製品群を拡充しました。TPU 8txは機密推論と小規模トレーニングを対象とし、TPU 8i Maxは大規模なコンテキストウィンドウと高いラック密度を実現するよう設計されています。

Googleによると、今回の追加により、2026年は同社がTPUシステムを4種類発表する初めての年となります。また、TPUの顧客数は、最先端の研究機関、取引会社、小売業者、大学を合わせて約100社に達しています。TPU事業は、Google Cloudのインフラに加え、顧客自身のデータセンターへの導入にも広がっています。

TPU 8Tx、処理中のデータを保護

TPU 8txは、機密データを扱いながら、最先端モデルや独自モデル、自律型エージェントを運用する規制対象の企業や政府機関向けに設計されています。従来の暗号化における課題に対処するもので、データは保存時や転送時には暗号化できますが、計算処理中はメモリー内で復号する必要があります。このハードウェアは、処理が実行されている間も、機密データとモデルの重みを隔離して保護することを目的としています。

このシステムは、トレーニングに重点を置くTPU 8tと同じシリコンを採用しながら、第5世代AMD EPYC CPUホストと組み合わせています。また、リアルタイム推論向けに開発された低レイテンシーのBoardflyネットワークも採用しています。Googleによると、TPU 8tと比べてレイテンシーを最大2倍低減でき、その一方で性能の低下はほとんどありません。

この組み合わせにより、組織は1つのシステム上でモデルを実行し、カスタマイズできます。チームは、非公開データを使ったモデルのファインチューニング、大規模モデルの小型モデルへの蒸留、強化学習によるエージェントのトレーニングを行えます。こうした3つのタスクすべてで、非公開情報を別々のクラスター間で転送せず、同じシステム内にとどめることができます。

TPU 8I Max、メモリーとラック密度を重視

TPU 8i Maxは、数十のエージェントがソフトウェアのコードベース全体を扱ったり、何時間もの動画を同時に処理したりすることで、メモリー帯域幅がボトルネックになるワークロードを対象としています。Googleは、低レイテンシーのTPU 8iチップ2基を1つのパッケージに収めることで、この課題に対応します。

Googleによると、このパッケージはTPU 8iと比べて、演算能力、オンチップSRAM、広帯域メモリー（HBM）の帯域幅がそれぞれ2倍になります。また、既存のラック設置面積に収まるため、データセンターはコンテキスト負荷の大きいワークロード向けに、平方フィートあたり、またワットあたりの計算能力を高められます。

基盤となるモデルである、2026年4月22日のGoogle Cloud NextでTPU 8iとTPU 8tが、それぞれリアルタイム推論と大規模トレーニング向けに発表されました。8iは、288 GBの広帯域メモリーと384 MBのオンチップSRAMを組み合わせており、8i Maxが拡張するメモリー資源の基準となっています。

モジュラーシステムが第8世代シリコンを再利用

Googleは今回の発表を、新たなベースチップの登場とは区別しています。新しいチップを開発するには、数十億個のトランジスターを設計し、複数年にわたる設計・製造サイクルを経る必要があります。一方、システムは、そのシリコンを中心に演算、ネットワーク、ストレージ、パッケージング、セキュリティをどう組み合わせるかを決定します。

Googleのモジュラー型AI Hypercomputerアプローチでは、TPUを構成要素として扱い、メモリー、光ネットワーク、パッケージング、セキュリティを調整できます。Googleによると、エンジニアは新しいシリコンに必要な年単位の期間ではなく、数カ月で特化型スーパーコンピューターを提供できます。今回の2製品はこの手法をそれぞれ異なる形で適用しています。8txではトレーニング向けシリコンを取り巻くホスト、ネットワーク、セキュリティを変更し、8i Maxでは推論向けシリコンを取り巻くパッケージを変更しています。

Googleは長年にわたりGoogle DeepMindとTPUを共同設計してきましたが、規制対象のワークロード向けに大規模なコンテキストウィンドウや専用の暗号化を求める声を受け、外部組織が要件の策定に関わる度合いが高まっていると述べています。こうした要望は、今回の2つの新システムに直接対応しています。

今回の発表により、Googleのアクセラレーター製品群では、システム設計が特化を実現するための当面の手段となります。機密推論と大規模なコンテキストを扱うエージェントでは、求められるハードウェアの条件が異なりますが、いずれも既存の第8世代シリコンで対応します。これによりGoogleは、次のベースチップ世代を待つことなく、インフラ製品を用途別に展開できます。