Google發表AI超大型電腦 整合第8代TPU、輝達Rubin與Axion處理器

記者彭夢竺／編譯

在Google Cloud Next 26大會上，Google正式宣布推出「AI超大型電腦（AI Hypercomputer）」，整合了自研的TPUv8系列、Axion Cloud CPU以及輝達最新的Rubin GPU，目的在為代理型AI時代提供最強大的算力支撐。Google強調，傳統超級電腦的時代已經過去，未來的核心將是能提供極致靈活性與效能的超大型運算架構。

TPU 8t訓練強者與TPU 8i推論尖兵

Google同步發表了第8代TPU系列，並針對不同需求推出2款晶片。

TPU 8t（訓練優化）：專為大規模訓練設計，能將前沿模型的部署時間從數月縮短至數週，單一Pod的FP4算力達121 Exaflops，為前代產品Ironwood的2.84倍。具備9,600顆晶片的擴展規模，並支援2 PB的共享高頻寬記憶體（HBM）。

TPU 8i（推論優化）：配備驚人的288 GB HBM記憶體與384 MB片上SRAM（容量提升3倍），讓模型能完全駐留在晶片上運行， FP8總算力達331.8 Exaflops，推論效能較前代提升6.74倍。

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全面導入自研Axion CPU與輝達Rubin GPU

為了提升效率，Google在伺服器中將物理CPU主機數量翻倍，並全面採用自研的Axion Arm架構CPU，其價位效能比優於傳統x86架構100%。

此外，Google宣布將成為首批提供輝達Vera Rubin NVL72系統的雲端供應商，並結合Google全新的Virgo網路技術，構建可容納數十萬個加速器的超大型叢集。

Virgo網路與儲存創新 打破算力瓶頸

在網路與儲存層面，Google推出了專為AI優化的Virgo網路，能將輝達Rubin或TPU 8t超大型Pod連接成邏輯上的巨型電腦。儲存方面則提升了Managed Lustre效能，透過RDMA技術提供每秒10 TB的吞吐量，並推出具備語義理解能力的「智慧儲存」，為企業知識圖譜奠定基礎。

導入第4代液冷技術 算力成本大幅調降

面對高密度算力產生的熱能，TPU 8t與8i均支援Google第4代液冷技術。在效能表現上，TPU 8t在大規模訓練中的性價比提升了2.7倍，而TPU 8i在處理專家混合（MoE）模型的低延遲目標時，性價比提升了80%。2款晶片的每瓦效能均翻倍成長，對降低AI總體持有成本（TCO）至關重要。

全球頂尖機構採用 奠定代理型AI基礎設施地位

Google的AI超大型電腦已獲得多個重量級客戶採用，包括美國能源部（DOE）、波士頓動力（Boston Dynamics）、Citadel Securities以及Thinking Machine Labs等。

這套整合了自研晶片、高效能網路、先進儲存與液冷技術的硬體架構，正標誌著Google在代理型AI賽道上，已建立起難以撼動的基礎設施優勢。

資料來源：wccftech