Google представила два нові TPU для AI
Google додала до лінійки TPU 8tx і TPU 8i Max. Один чип орієнтований на захищене навчання моделей, інший — на більшу пам’ять і пропускну здатність.
Google розширила портфель власних чипів для штучного інтелекту, представивши дві нові модифікації tensor processing units, або TPU. Для компанії це не просто оновлення лінійки: Google намагається менше залежати від сторонніх виробників у хмарному бізнесі й закрити окремі сценарії роботи з AI. Новинки стосуються двох різних потреб — захищеного виконання обчислень і роботи з більшими навантаженнями. Саме на ці завдання компанія й робить акцент.
Йдеться про TPU 8tx і TPU 8i Max — обидва належать до восьмого покоління чипів, яке Google анонсувала у квітні цього року. Тепер ця лінійка отримала нові можливості: захищене виконання AI-обчислень і більший обсяг пам’яті для складних запитів.
TPU 8tx розрахований на конфіденційне навчання моделей
TPU 8tx, розроблений разом із AMD, побудований на основі TPU 8t і призначений для конфіденційного навчання та запуску AI-моделей. У Google кажуть, що чип «вбудовує безпеку прямо в апаратний рівень», щоб чутливі дані та ваги моделі залишалися захищеними й ізольованими навіть під час активного використання.
Ще одна особливість TPU 8tx — власна мережа для інференсу. Вона дає змогу виконувати reasoning одночасно з навчанням, тож чип можна використовувати для дистиляції та навчання невеликих моделей «на льоту».
За словами Google, це може бути корисно в ситуаціях, коли компанія хоче навчати модель на власних даних, не переміщуючи їх між пристроями.
TPU 8i Max подвоює пам’ять і пропускну здатність
Другий новий чип, TPU 8i Max, по суті поєднує два TPU 8i, які Google представила у квітні. У результаті компанія отримала подвоєні обсяг пам’яті, обчислювальну потужність і пропускну здатність — але в одному корпусі.
На практиці це означає, що AI-моделі зможуть працювати з ширшим набором інформації під час запитів. Для великих навантажень це важливо, адже саме пам’ять і швидкість обробки часто визначають, наскільки складні задачі здатна виконувати модель.
Google посилює ставку на власні AI-чипи
Анонс Google з’явився на тлі того, що великі хмарні провайдери, зокрема Microsoft і Amazon, а також AI-лабораторії на кшталт OpenAI та Anthropic, працюють над власними AI-напівпровідниками й програмним забезпеченням для них.
Мета в усіх схожа: зменшити залежність від домінування Nvidia на ринку. Як повідомляють Новини IT-PUB, боротьба за AI-інфраструктуру дедалі помітніше виходить за межі самих моделей і переходить на рівень «заліза», на якому ці системи працюють.
Для бізнесу це може означати більший вибір у тому, як запускати й обслуговувати AI-навантаження. Водночас такий рух показує, що попит на спеціалізовані чипи для штучного інтелекту зростає, а компанії хочуть контролювати не лише софт, а й базову апаратну інфраструктуру.
Лінійку TPU розширюють під різні задачі
Нові TPU показують, що Google не просто нарощує потужність своїх чипів, а й окремо адаптує їх під різні сценарії. Один варіант робить ставку на безпеку та роботу з чутливими даними, інший — на масштаб і здатність моделі опрацьовувати більше інформації.
Для клієнтів хмарних сервісів це може бути важливо, якщо їм потрібні окремі інструменти для конфіденційних задач або для великих AI-систем. Водночас поява таких чипів не означає автоматичної заміни всіх наявних рішень — Google лише розширює лінійку під нові потреби.
Окремо в джерелі зазначається, що новина з’явилася в особливо вразливий момент для Nvidia. Її CEO Jensen Huang на вихідних визнав, що мав роман із людиною, яку звинувачують у зв’язках із китайським шпигунством.
