[ITmedia News] Google、第8世代TPUに「8tx」と「8i Max」を追加 機密データ処理と大規模AIエージェントに特化

　米Googleは11月9日（現地時間）、独自開発のAI向けプロセッサ「TPU」の第8世代に、新たに「TPU 8tx」と「TPU 8i Max」の2システムを追加すると発表した。

（画像：Google）

　4月に発表した大規模学習向けの「TPU 8t」とリアルタイム推論向けの「TPU 8i」に続くもので、1年間に同一世代の4種類のシステムを発表するのは初めてという。

Googleの第8世代TPUの4システム。右の「TPU 8tx」と「TPU 8i Max」が今回の新製品（画像：Google）

　新たな2システムは、自律的に複数のタスクを実行するAIエージェントの普及を背景に、機密データの保護と、膨大な情報を一度に処理するためのメモリ性能という異なる課題に対応するものとしている。

　TPU 8txは、機密性の高いデータを扱う企業や政府機関向けに設計した。TPU 8tと同じ半導体を採用し、米AMDの第5世代EPYCプロセッサと組み合わせることで、処理中の機密データやAIモデルの重みをハードウェアレベルで保護する。低遅延ネットワーク「Boardfly」の採用により、TPU 8tと比較して遅延を最大2分の1に短縮したという。機密データを別のシステムに移すことなく、モデルのファインチューニングや推論を実行できる。

　TPU 8i Maxは、長大なコンテキストを扱う処理に特化した。TPU 8iのチップ2個を1つのパッケージに統合し、演算性能、オンチップメモリ（SRAM）の容量、高帯域幅メモリ（HBM）の帯域幅をそれぞれ2倍にした。大規模なコードベースや長時間の動画を複数のAIエージェントが扱う用途を想定している。

　Googleは同時に、TPU向けソフトウェアの強化も発表した。10月にオープンソース化した「TorchTPU」により、PyTorchのコードやHugging Faceのモデルを原則として書き換えずにTPUで実行できる。新たに公開する「TPU Sync」は、AIの処理に必要なデータの転送遅延などを90％以上削減するという。また、「Agent Compute Engine」は、外部ツールの応答待ちなどでAIエージェントが停止している間の計算資源の無駄を削減する。

　スンダー・ピチャイCEOはXで、従来の半導体開発サイクルを何年も待つのではなく、Google DeepMindとハードウェア技術者が共同設計することで、顧客向けの技術革新を迅速に進められると強調した。

　GoogleはTPUの外部提供も拡大している。4月には米AnthropicがGoogleなどとの提携を拡大し、次世代TPUを利用する計画を発表した。10月には米Oracleも、2027年からOracle CloudでGoogleのTPUを提供する計画を明らかにしている。