Oracle Cloud Infrastructure、GoogleのTPUアクセラレーターを提供へ

OracleとGoogleは2026年10月27日、ラスベガスで開催されたOracle AI Worldで、GoogleのTensor Processing Units（TPU）をOracle Cloud Infrastructure（OCI）経由で利用可能にすると発表した。Oracleの発表によると、OCIはGoogle以外で初めてGoogle TPUを提供するハイパースケールクラウドプラットフォームとなり、提供開始は2027暦年を予定している。

Oracleが担うインフラストラクチャの役割

OCIは、Oracleのインフラストラクチャ上でGoogle TPUを大規模に導入するための電力、冷却、データセンターネットワークを提供する。OracleとGoogleによると、TPUは高密度モデルや混合エキスパート（MoE）モデルを含む大規模モデルの学習とポストトレーニングに加え、推論、エージェント型アプリケーション、長文脈アプリケーションの本番環境での推論にも対応できる。顧客は、ワークロード、性能要件、コスト目標に合わせて最適化されたGoogle TPUをOCI上で選択できるようになる。

「AIのワークロードによって、必要とするコンピューティング能力は異なります」と、Oracle Cloud InfrastructureのプレジデントであるMahesh Thiagarajan氏は述べた。「Google TPUをOCIに導入することで、お客様は1つのクラウド上で、複数の最先端AIコンピューティングアーキテクチャを利用できるようになります」

GoogleでAIおよびインフラストラクチャ担当シニアバイスプレジデント兼チーフテクノロジストを務めるAmin Vahdat氏は、次世代のAIには多様なコンピューティング能力が必要になると述べた。また、Google TPUをOCIに導入することで、より多くの組織がこの技術を利用できるようになり、最も複雑なAIアプリケーションの構築や実行における柔軟性も高まると語った。

両社は、Google TPUを、最先端モデルの学習や大規模な推論から、エージェント型AIが求める多段階の推論まで、AIのライフサイクル全体を支えるため、オープンソフトウェアと共同設計された専用アクセラレーターと説明した。また、TPU製品群は10年以上にわたるカスタムAIシリコンの開発を基盤としており、1ワットあたりのAI処理能力を最大化し、モデルデータにすばやくアクセスできるほか、チップ間の高速通信を実現するよう設計されたアーキテクチャだと述べた。

第8世代TPUハードウェア

OracleとGoogleは、第8世代TPUを、学習用のTPU 8tと推論用のTPU 8iという、用途に特化した2つのアーキテクチャとして説明した。また、TPU 8tは前世代と比べてポッドあたりのコンピューティング性能を約3倍に高め、最先端モデルの開発サイクルを数カ月から数週間に短縮すると述べた。TPU 8iは、多数の専門化されたエージェントが行う反復的な処理に対応するよう設計されている。

Googleは、2026年4月22日に公開した技術解説記事で、第8世代の設計について詳しく説明した。同記事によると、TPU 8tは単一のスーパーポッド内に9,600個のチップを配置する規模で、3Dトーラス型のネットワークトポロジーを採用している。また、行列演算ユニットが行列計算を担う一方、埋め込み検索で発生する不規則なメモリアクセスパターンを処理する専用アクセラレーターSparseCoreを搭載する。このチップはネイティブの4ビット浮動小数点（FP4）処理に対応しており、Googleによると、これによって行列演算ユニットのスループットが2倍になる。さらに、チップ間インターコネクトのスケールアップ帯域幅は前世代の2倍となっている。

ネットワークとストレージについて、Googleによると、高ラディックスイッチを基盤とするスケールアウト型ファブリック「Virgo Network」により、TPU 8tの学習ではデータセンターネットワークの帯域幅が最大4倍になる。新しいTPUDirect RDMAとTPUDirect Storageの機能は、ホストCPUを介さずにTPUメモリ、ネットワークインターフェースカード、マネージドストレージ間でデータを転送する。Googleによると、これにより第7世代Ironwood TPUでの学習時と比べて、ストレージアクセスが10倍高速になる。

ポストトレーニングと高並列の推論に最適化されたTPU 8iは、前世代よりオンチップSRAMを3倍多く搭載している。Googleによると、これにより長文脈のデコード中、大容量のKVキャッシュをチップ上に完全に保持できる。Collectives Acceleration Engineは集合通信処理のオンチップ遅延を5分の1に抑える。また、サービングに最適化されたBoardflyトポロジーは、完全接続されたボードとグループを通じて最大1,152個のチップを接続し、ポッドは光回路スイッチで接続された最大36グループに拡張できる。1,024チップのポッドでは、同等の3Dトーラスにおける16ホップから7ホップへとネットワーク直径を縮小し、通信負荷の高いワークロードで最大50%の遅延改善を実現するとGoogleは述べた。

Googleが公開した仕様によると、TPU 8tは高帯域幅メモリ（HBM）216 GB、オンチップSRAM 128 MB、FP4のピーク性能12.6ペタフロップス、メモリ帯域幅6,528 GB/sを備える。一方、TPU 8iはHBM 288 GB、SRAM 384 MB、FP4のピーク性能10.1ペタフロップス、帯域幅8,601 GB/sとされている。両システムにはArmベースのAxion CPUヘッダーが統合されており、データ準備の遅延に起因するホスト側のボトルネックを解消するとGoogleは述べた。

Googleによると、TPU 8tは大規模な学習においてIronwoodと比べて性能対ドル比を最大2.7倍改善し、TPU 8iは大規模MoEモデルの低遅延目標において性能対ドル比を最大80%改善する。また、両チップはワットあたりの性能を最大2倍に高めるという。同社はさらに、JAXフレームワークとPathwaysソフトウェアを使うことで、単一クラスター内で100万個を超えるTPUチップに分散学習を拡張できると述べた。また、Virgo Networkは134,000個を超えるTPU 8tチップを接続でき、最大47ペタビット/秒のノンブロッキング二分帯域幅を実現するという。

現行製品と提供時期

Google CloudのTPU製品ページでは、TPU 8tとTPU 8iの両方が近日提供予定とされています。第7世代のIronwood TPUは、1ポッドあたり9,216個の液冷チップを搭載し、42.5エクサフロップスの性能を備えており、第6世代のTrilliumとともに一般提供中と記載されています。Googleによると、TPUはGeminiモデルや、検索、フォト、マップなどの主力製品を支える、用途に合わせて設計された特定用途向け集積回路です。また、PyTorchとJAXをネイティブでサポートするソフトウェアに加え、推論用のvLLMエンジンにも対応しています。

両社によると、OCI上のGoogle TPUは2027暦年に提供開始となり、顧客のニーズに応えるため、複数年にわたって段階的に拡大される予定です。