Google анонсировал новые процессоры TPU 8t и 8i для ускорения работы с ИИ. Теперь время обучения моделей сокращается с месяцев до недель, что делает разработку более эффективной и быстрой.
Контекст и рынок TPU
Современные компании активно используют технологии AI, и большинство из них полагаются на GPU от Nvidia. Однако Google продолжает развивать собственные Tensor Processing Units (TPU), что позволяет улучшить производительность и сокращать затраты на обучение моделей. В 2025 году компания представила TPU седьмого поколения Ironwood, а теперь представляет восьмую итерацию, которая включает два новых чипа.
Детали новых TPU 8t и 8i
TPU 8t разработан для обучения моделей и способен сократить время подготовки этих с месяцев до нескольких недель. Эти процессоры могут обрабатывать до 121 FP4 EFlops вычислительной мощности на кластер, что почти в три раза больше, чем у предыдущего поколения. Google обновил архитектуру своих серверов, увеличив объем памяти до двух петабайт и обеспечив масштабируемость до миллиона чипов в одном логическом кластере.
Для генерации токенов и выполнения менее ресурсоемких задач предназначен TPU 8i с производительностью до 11,6 EFlops на кластер, который теперь включает 1152 чипа, что заметно выше, чем у предыдущих моделей.
Как это влияет на разработчиков
В условиях быстрорастущего спроса на мощные AI-решения, новые TPU от Google предоставляют разработчикам возможность значительно ускорить обучение своих моделей при меньших затратах. Для украинских и российских стартапов, работающих в области ИИ, эти технологии могут стать решающим фактором для выхода на более конкурентоспособные позиции. Следует ожидать, что наличие таких решений позволит сократить расходы на инфраструктуру в этом направлении на 20-30%.
Следующий шаг — интеграция новых TPU в облачную платформу Google, что ожидается в конце второго квартала 2026 года.