מודלים

גוגל חושפת שני מערכות TPU חדשות לדור השמיני לשיפור אבטחה ויכולות עיבוד

12 בנובמבר 2026 · קריאה של 2 דק׳

התפרסם גם ב Español, Türkçe

blue skies filled of stars
Billy Huynh / Unsplash

גוגל הרחיבה את משפחת מערכות יחידות עיבוד הטנסור (TPU) בדור השמיני שלה על ידי הוספת שתי מערכות חדשות: TPU 8tx ו-TPU 8i Max. המערכת הראשונה מיועדת להגנה על נתונים ומודלים רגישים במהלך העיבוד, בעוד השנייה מתמקדת בהגדלת כושר חישובי ורוחב פס זיכרון להפעלת יישומי בינה מלאכותית הדורשים עיבוד כמויות גדולות של מידע.

גוגל הצהירה כי שתי המערכות מהוות תצורות חדשות המבוססות על שבבים קיימים מהדור השמיני, ולא עיצובי שבבים חדשים. פיתוח המערכות כולל שיטות לשילוב חישוב, זיכרון, רשתות, אריזה וטכניקות הגנה.

TPU 8tx תוכננה להפעלת יישומי הסקה בסביבות חישוב סודי, במטרה להגן על נתונים רגישים ומשקלי מודלים במהלך השימוש, לצד הגנה שלהם בעת אחסון או העברה. המערכת מכוונת לארגונים ממשלתיים ותאגידים בענפים הכפופים לדרישות רגולטוריות קשוחות, הזקוקים להפעלת מודלים פרטיים או יישומים המסתמכים על מידע רגיש.

TPU 8tx משתמשת בשבבי TPU 8t זהים ומשלבת מעבדי שרתים AMD EPYC מהדור החמישי לתיאום משימות, הכנת נתונים וניהול תקשורת עם יחידות האצה של בינה מלאכותית. בנייה זו משלבת טכניקות הצפנה מאובטחות לסביבות וירטואליות וליות לאימות יחידות האצה והגדרות אבטחה שלהן, כדי לסייע בהגנה על מידע במהלך עיבוד והעברה בין רכיבים.

רשת Boardfly בעלת זמן התגובה הנמוך עוזרת להשיג ירידה של עד פי שניים בזמן התגובה בהשוואה ל-TPU 8t, עם השפעה מוגבלת על ביצועים, על פי מדידות של גוגל. גוגל מציינת כי המערכת מאפשרת הפעלה והתאמה של מודלים בתוך ארכיטקטורה אחת, כולל כיוונון עדין ולמידה מחוזקת.

TPU 8i Max מכוונת לעומסי בינה מלאכותית הדורשים הקשרים ארוכים וזיכרון גדול, כולל יישומי סוכנים עצמאיים העוסקים במאגרי קוד ענקיים או תוכן ויזואלי ארוך. המערכה משלבת שתי יחידות TPU 8i בחבילה אחת, ובנייה זו מכפילה את הכושר החישובי, זיכרון SRAM ורוחב פס זיכרון HBM בהשוואה ל-TPU 8i הבסיסית, מה שעוזר להגדיל את צפיפות החישוב בתוך מדפים במרכזי נתונים.

גוגל הציגה באפריל 2026 את TPU 8t המיועדת לאימון בקנה מידה רחב ו-TPU 8i המיועדת להסקה בעלת זמן תגובה נמוך. בהוספת TPU 8tx ו-TPU 8i Max, משפחת המערכות כוללת כעת ארבע מערכות המכוונות לצרכים שונים הכוללים אימון, הסקה מהירה, חישוב סודי והתמודדות עם הקשרים ארוכים.

גוגל עובדת גם על הקלת פיתוח יישומים למעבדים שלה דרך תמיכה בתיקיות תוכנה בקוד פתוח כמו PyTorch ופרויקט TorchTPU. ההודעה הרשמית לא ציינה מחירים למערכות החדשות, מועדי זמינות מסחרית או מדינות שבהן תהיה זמינה השירות.