Google presenterer to nye TPU-systemer for kunstig intelligens med fokus på sikkerhet og minnekapasitet
12. november 2026 · 2 min lesing
Også publisert på Español, Türkçe, עברית, Français, Nederlands, Русский, Português (Brasil), English
Google har kunngjort utvidelsen av åttende generasjon av sine TPU-systemer (Tensor Processing Units) med to nye konfigurasjoner: TPU 8tx og TPU 8i Max. Disse systemene er designet for å møte ulike behov innen kunstig intelligens, med henholdsvis fokus på datasikkerhet og økt prosesseringskapasitet.
TPU 8tx er utviklet for å kjøre inferensapplikasjoner i miljøer for konfidensiell databehandling, med mål om å beskytte sensitive data og modellvekter under bruk, lagring og transport. Systemet er rettet mot offentlige institusjoner og bedrifter i regulerte sektorer som trenger å kjøre proprietære modeller eller applikasjoner basert på sensitiv informasjon. TPU 8tx bruker de samme brikkene som TPU 8t og integrerer AMD EPYC-prosessorer fra femte generasjon for oppgavekoordinering, dataforbereding og kommunikasjonsstyring.
Arkkitekturen kombinerer sikker krypteringsteknologi for virtuelle miljøer og mekanismer for verifisering av akseleratoridentitet og sikkerhetskonfigurasjoner. Google rapporterer at Boardfly-nettverket med lav latens oppnår en reduksjon på opptil halvparten i responstid sammenlignet med TPU 8t, med begrenset påvirkning på ytelse. Systemet muliggjør kjøring, tilpasning og finjustering av modeller innen en enkelt arkitektur.
TPU 8i Max er designet for kunstig intelligens-arbeidsbelastninger som krever lange kontekster og stor minnekapasitet, inkludert applikasjoner for autonome agenter som håndterer store koderepositorier eller langvarig visuelt innhold. Systemet kombinerer to TPU 8i-enheter i en enkelt pakke, noe som dobler beregningskapasiteten, SRAM-minne og HBM-minnebåndbredde sammenlignet med grunnleggende TPU 8i, og øker databehandlingstetthet innen datasentre.
Google introduserte TPU 8t og TPU 8i i april 2026, designet henholdsvis for storskala trening og lav-latens inferens. Med tillegg av de to nye systemene består TPU-familien nå av fire systemer som dekker ulike behov innen trening, rask inferens, konfidensiell databehandling og håndtering av lange kontekster. Google arbeider også med å forenkle applikasjonsutvikling gjennom støtte for åpen kildekode-rammeverk som PyTorch og TorchTPU-prosjektet.