Google масштабировал TPU до 1 млн чипов: ограничителем AI-инфраструктуры стала электроэнергия

На выставке SEMICON Taiwan 2026 компания Google объявила, что её архитектура TPU вышла на масштаб в 1 млн чипов: сетевые топологии, протоколы связи и программный стек теперь позволяют объединять до миллиона ускорителей в единый вычислительный кластер. Это даёт возможность обучать сверхбольшие AI-модели распределённо, сразу в нескольких дата-центрах.

Главный тезис представил технический директор Google Амин Вахдат (Amin Vahdat) в докладе «Физика мышления и архитектура интеллекта». По его словам, ограничителем роста стала не доступность чипов, а электроснабжение: потолок AI-вычислений определяется уже не производством кремния, а наличием энергии. Вахдат заявил о наступлении эпохи «агентного AI», где взаимодействие смещается от схемы «человек — модель» к автоматическим диалогам между агентами, что формирует практически неограниченный глобальный спрос на вычисления.

Отдельно упомянуто соглашение Google и Anthropic: речь идёт о поставке до 1 млн TPU суммарной мощностью свыше 1 ГВт. С 2027 года Anthropic получит 3,5–5 ГВт мощностей, а стоимость сделки достигает $40 млрд. С аналогичными ограничениями сталкиваются конкуренты: Amazon закупает дополнительно 2 млн чипов NVIDIA, однако дефицит электроэнергии становится общей проблемой расширения AI-дата-центров.

Приведены и технические характеристики: Ironwood TPU (TPU v7) обеспечивает 4 614 TFLOPS в FP8 на чип, Pod из 9 216 чипов выдаёт до 42,5 эксафлопса, оснащён 192 ГБ высокоскоростной памяти с пропускной способностью 7,37 ТБ/с и вдвое эффективнее предшественника Trillium. В апреле на конференции Cloud Next Google представила восьмое поколение TPU — TPU 8t для обучения и TPU 8i для инференса; суперпод TPU 8t масштабируется до 9 600 чипов, располагает 2 ПБ общей памяти и обеспечивает 121 эксафлопс в FP4.

#news #чипы

https://www.ithome.com/1/002/828.htm