Google Releases Two New Variants: TPU 8tx and 8i Max
English text is being prepared.
Google has released two derivative variants of its eighth-generation TPU, the TPU 8tx and 8i Max, aimed respectively at confidential computing and long-context AI applications, and both will launch next year. The 8tx works in conjunction with AMD CPUs and can encrypt data at the chip level; the 8i Max integrates two TPUs in the same package, providing stronger compute power and larger memory. Amin Vahdat, who heads Google's chip business, said the new products are reconfigurations based on customer needs rather than entirely new designs, expanding the eighth-generation TPU lineup to four models.
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The original text explains the positioning differences and launch timing of the two TPU variants, and also provides a comparison of pricing and supply between TPUs and Nvidia GPUs.
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谷歌当地时间周一发布第八代TPU的两款新变体,分别瞄准机密计算和长上下文AI应用,通过细分产品线进一步挑战英伟达。TPU需求旺盛、货源已被预订一空,但零部件短缺制约供货,AI基建支出放缓的风险也仍未消散。
据媒体当地时间11月9日报道,谷歌当天发布张量处理单元(TPU)的两款新变体:TPU 8tx和8i Max。TPU是谷歌自研的AI专用芯片系列,用于AI模型的训练和推理,与英伟达的GPU形成竞争。
谷歌芯片部门过去大约每两年推出一代TPU。据谷歌官网信息,该公司今年4月22日在谷歌云Next大会上同时发布了第八代TPU的两款芯片,即主攻模型训练的TPU 8t和主攻推理的TPU 8i。
此次的8tx和8i Max正是在这两款芯片的基础上衍生而来,第八代TPU由此扩展至四款,开发节奏明显加快。
谷歌芯片业务负责人Amin Vahdat在接受采访时表示,这四款产品将分别满足不同需求。他指出:
“这符合谷歌的一贯判断,即未来属于专用化,而专用化带来的好处依然十分显著。”
“我们可以打造一款试图覆盖整个市场的芯片,但推出专用版本能够创造大得多的价值。”
Vahdat介绍,新品并非全新的芯片设计,而是按照客户需求重新配置的产品。其中8tx面向政府机构和受监管行业企业的机密计算需求,与AMD的中央处理器(CPU)协同工作,可以在芯片层面对数据加密,避免数据在处理过程中以解密状态存放于内存。
8i Max则将两颗TPU芯片集成在同一封装内,提供更强的算力和更大的内存,主要服务于需要长上下文窗口的AI应用,例如药物研发、数学和编程等场景。
Vahdat透露,两款新品将于明年上市。
按任务细分芯片产品正逐渐成为行业趋势,就连长期将GPU定位为通用AI产品的英伟达,也开始提供面向特定任务的芯片系统,包括推出自研CPU,以及利用从AI芯片初创公司Groq获得的技术,推出专注于推理环节的芯片。
商业化提速
谷歌十多年前与芯片设计公司博通合作研发TPU,最初是为了更高效地满足自身日益增长的算力需求,如今已开始在云业务之外对外销售。
据行业研究机构预测,到2028年,包含相关软硬件在内的TPU销售额将超过1350亿美元,今年的预估值约为120亿美元。这一数字尚未计入客户通过谷歌云使用TPU所产生的收入。
机构分析师Mandeep Singh指出,TPU的吸引力在于性价比:价格比英伟达GPU低约30%,吞吐量却颇具竞争力。
目前,苹果、Meta、甲骨文等科技巨头均为TPU客户。
甲骨文上月宣布,已与谷歌签署协议,其云客户自明年起可首次使用TPU。在此之前,甲骨文云客户的AI芯片选项仅限英伟达和AMD的产品。
AI初创公司Anthropic同样是TPU客户。根据近期一份监管文件,该公司有权在2028年至2031年间购买至多1500亿美元的TPU。另据媒体报道,ChatGPT开发商OpenAI也计划采购TPU。
谷歌上月在财报中披露,量化交易公司Jump Trading也是其客户。该公司首席技术官Alex Davies表示,公司部署了数千颗TPU,用于训练交易研究等AI模型,但训练工作目前仍主要依靠英伟达芯片;在TPU表现不逊于英伟达芯片的领域,其更高的能效也有助于降低成本。
挑战犹存
在需求高涨的同时,谷歌也面临新进入者的竞争。据报道,由两名前TPU工程师联合创办的芯片初创公司Tenspresso,首款芯片同样瞄准长上下文推理,但距离完成设计至少还需一年。OpenAI和Anthropic也在推进自研芯片,团队中不乏TPU资深工程师。
机构分析师Singh预计,针对数据中心的反对声浪可能使科技公司2027年原本预计的1.4万亿美元支出缩减约5%至7%。他还指出,谷歌TPU的利润率不及英伟达。
与整个行业一样,谷歌也面临存储芯片和制造产能短缺的问题,难以充分满足旺盛的需求。谷歌在财报中表示,其所有可用TPU均已被客户预订。Vahdat的团队正在尽可能分散供应来源。
媒体报道指出,近几个月,谷歌已在TPU主要合作方博通之外寻求更多伙伴,与博通的竞争对手、芯片厂商美满电子签署了涉及部分TPU业务的协议,但披露的细节有限;另有报道称,芯片设计公司联发科也在参与谷歌的TPU业务。
研究机构分析师William Tong认为,谷歌很可能正在敲定更长期的协议,以锁定供应、避免出现更多瓶颈。
(文章来源:财联社) 正文中部 内嵌广告