Google xuất xưởng bốn biến thể TPU trong một năm nhằm gia tăng cạnh tranh với Nvidia

Ứng dụng AI thực tiễn Sao chép liên kết vào bộ nhớ tạm Chia sẻ bài viết này Chuyển đến phần bình luận Google xuất xưởng bốn biến thể TPU trong một năm nhằm gia tăng cạnh tranh với Nvidia Maximilian Schreiner Xem hồ sơ LinkedIn của Maximilian Schreiner Ngày 9/11/2026 Nano Banana Pro do THE DECODER thực hiện câu lệnh Các điểm chính Google giới thiệu hai hệ thống mới thuộc dòng chip AI thế hệ thứ tám, gồm TPU 8tx và TPU 8i Max; cả hai đều được phát triển trên nền tảng các bộ vi xử lý hiện có. TPU 8tx duy trì mã hóa dữ liệu bảo mật trong suốt quá trình xử lý, trong khi TPU 8i Max tăng gấp đôi dung lượng bộ nhớ và năng lực tính toán trong cùng một khung tủ rack bằng cách kết hợp hai chip trên một đế đóng gói duy nhất. Cùng với các công cụ phần mềm như TorchTPU, Google hướng tới việc hạ thấp rào cản cho các nhà phát triển và đẩy mạnh tiếp thị phần cứng tới các khách hàng bên ngoài phục vụ việc suy luận mô hình (inference) thường nhật. Đặt câu hỏi về bài viết này… Tìm kiếm Với hai biến thể TPU mới, Google đang nhắm tới các khối lượng công việc AI đòi hỏi tính bảo mật cao và các ứng dụng tiêu tốn nhiều bộ nhớ. Sự mở rộng này củng cố bước chuyển chiến lược của Google trong việc định vị các chip AI tự phát triển thành một nền tảng diện rộng cho khách hàng bên ngoài. Google đã bổ sung hai hệ thống mới vào dòng bộ tăng tốc AI thế hệ thứ tám: TPU 8tx phục vụ điện toán bảo mật và TPU 8i Max phục vụ các tác vụ chuyên sâu về bộ nhớ. Với những bổ sung này, Google cho biết đây là lần đầu tiên hãng xuất xưởng bốn hệ thống TPU chỉ trong một năm. Cả hai biến thể mới đều được chế tạo trên nền tảng bán dẫn hiện có. Google không giới thiệu thế hệ chip mới tại đây, mà cung cấp các cấu hình hệ thống mới: kỹ thuật đóng gói khác nhau, kết nối mạng khác nhau và thiết lập bộ nhớ khác nhau xoay quanh cùng một bộ vi xử lý. Công ty xem phương pháp module hóa này là một lựa chọn thiết kế có chủ đích, cho phép cung cấp các biến thể phần cứng mới trong vài tháng thay vì nhiều năm. Quảng cáo Danh mục TPU thế hệ thứ tám mở rộng của Google. | Ảnh: Google (Do AI tạo) TPU 8tx duy trì mã hóa dữ liệu nhạy cảm ngay cả trong quá trình xử lý TPU 8tx hướng tới các doanh nghiệp và cơ quan chính phủ làm việc với dữ liệu bảo mật. Thông thường, dữ liệu được mã hóa trong quá trình lưu trữ và truyền tải, nhưng phải giải mã trên bộ nhớ khi bộ vi xử lý xử lý dữ liệu. Quảng cáo TPU 8tx được thiết kế để khắc phục hạn chế này. Theo Google, dữ liệu và trọng số mô hình (weights) vẫn được bảo vệ và cô lập ngay cả trong quá trình vận hành. Nvidia trước đó cũng đã cung cấp tính năng tương đương cho các GPU thông qua kiến trúc điện toán bảo mật của hãng. Hệ thống sử dụng mạng Boardfly độ trễ thấp do chính Google phát triển cho tác vụ suy luận thời gian thực và được cho là giúp giảm độ trễ tới hai lần so với TPU 8t. Google cho biết các doanh nghiệp có thể sử dụng một hệ thống duy nhất để tinh chỉnh mô hình (fine-tune), chắt lọc các mô hình lớn thành mô hình nhỏ hơn và huấn luyện các tác tử AI bằng phương pháp học tăng cường (reinforcement learning), toàn bộ quá trình diễn ra mà không cần di chuyển dữ liệu nhạy cảm giữa các cụm máy chủ khác nhau. Quảng cáo TPU 8i Max tăng gấp đôi năng lực tính toán trong cùng một khung tủ rack TPU 8i Max giải quyết một vấn đề khác: điểm nghẽn bộ nhớ. Khi các tác tử AI hoạt động đồng thời trên các kho mã nguồn lớn hoặc các tệp video kéo dài nhiều giờ, băng thông bộ nhớ sẽ trở thành điểm nghẽn. Google đã giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp hai chip TPU 8i trên một đế đóng gói. Với các bổ sung mới, Google hiện cung cấp bốn biến thể TPUv8. | Ảnh: Google Kết quả mang lại là năng lực tính toán tăng gấp đôi, dung lượng bộ nhớ tăng gấp đôi và băng thông bộ nhớ tăng gấp đôi trong cùng một chuẩn tủ rack, đồng nghĩa với việc nâng cao đáng kể hiệu năng trên mỗi mét vuông diện tích trung tâm dữ liệu. Quảng cáo Google hạ thấp rào cản ứng dụng TPU Không chỉ dừng lại ở phần cứng, Google đang nỗ lực giúp việc sử dụng TPU trở nên dễ dàng hơn. Tập đoàn đã phát hành mã nguồn mở TorchTPU, cho phép mã nguồn PyTorch có thể vận hành trên TPU với những điều chỉnh tối thiểu. Các khung suy luận (inference framework) phổ biến như vLLM và SGLang cũng được hỗ trợ. Quảng cáo Thị trường suy luận thúc đẩy cuộc đua phát triển chip tùy biến Sự mở rộng này là phản ứng trực tiếp trước bước chuyển chiến lược của Google, từ việc coi TPU là công cụ thuần túy phục vụ nội bộ sang thương mại hóa như một nền tảng cạnh tranh dành cho khách hàng bên ngoài. Tập đoàn hiện ghi nhận gần 100 khách hàng ngoại bộ sử dụng TPU. Một xu hướng thị trường rộng lớn hơn đang thúc đẩy nỗ lực này. Khi các ứng dụng AI ngày càng phổ biến, trọng tâm đang chuyển dịch từ các đợt huấn luyện tốn kém sang quá trình suy luận, tức việc vận hành mô hình hằng ngày. Các dòng chip chuyên dụng như TPU có thể phát huy tối đa thế mạnh trong chính lĩnh vực này. Đây cũng là lý do Amazon, Microsoft và OpenAI đều đang tự phát triển các bộ tăng tốc phần cứng riêng. Nvidia đã phản ứng bằng cách củng cố năng lực cung ứng dịch vụ suy luận thông qua thương vụ thâu tóm nhân sự (acqui-hire) và thỏa thuận cấp phép công nghệ với Groq. Tin tức AI không cường điệu – Được tuyển chọn bởi con người Đăng ký theo dõi THE DECODER để đọc nội dung không có quảng cáo, nhận bản tin AI hằng tuần, báo cáo chuyên sâu độc quyền "AI Radar" sáu số mỗi năm, toàn quyền truy cập kho lưu trữ và tham gia khu vực bình luận. Đăng ký ngay