O Google anunciou na segunda-feira (9) dois novos sistemas TPU, os chips próprios da empresa para inteligência artificial: o TPU 8tx, pensado para trabalhar com dados confidenciais, e o TPU 8i Max, feito para modelos que precisam ler contextos gigantescos. Os dois chegam em 2027, segundo Amin Vahdat, executivo de infraestrutura de IA da empresa.
Sumário
Não são chips totalmente novos
Ambos reaproveitam a 8ª geração, que já tinha o 8t (treino em larga escala) e o 8i (inferência em tempo real). Com os dois novos, o Google chega a quatro sistemas TPU em um único ano, o que a empresa diz ser inédito. A mudança está na configuração do silício, ajustada a usos específicos.
TPU 8tx: dados protegidos enquanto são processados
O 8tx usa o mesmo silício do 8t, mas troca os processadores hospedeiros: em vez das CPUs Arm Axion do Google, entram os AMD EPYC de 5ª geração. É a primeira vez que um TPU não usa a CPU própria. O motivo é a computação confidencial em hardware. Normalmente, dados e pesos de um modelo precisam ficar abertos na memória durante o processamento. Aqui, eles permanecem protegidos mesmo em uso, graças ao recurso SEV (Secure Encrypted Virtualization) da AMD, que se diz o primeiro sistema TPU de nuvem com esse tipo de garantia.
A rede interna Boardfly, segundo o Google, reduz a latência em até 2 vezes em relação ao 8t, com perda de desempenho quase nula. Dá para fazer inferência, ajuste fino privado, destilação de modelos e aprendizado por reforço no mesmo sistema, sem mover informação sensível entre clusters. O alvo são governos e setores regulados, como bancos e saúde. O Google não publicou as especificações próprias do 8tx.
TPU 8i Max: o dobro de silício no mesmo espaço
O 8i Max junta dois chips 8i num único encapsulamento. Computação, memória SRAM no chip e banda de memória HBM dobram, no mesmo espaço de rack. Com base nos números do 8i (10,1 PFLOPS em FP4, 384 MB de SRAM), isso aponta para algo perto de 20 PFLOPS e 768 MB de SRAM, mas o Google não confirmou a capacidade de HBM do Max.
O ganho pretendido é contra o chamado memory wall: agentes de IA que leem uma base de código inteira ou horas de vídeo ficam limitados pela velocidade de acesso à memória, não pelo cálculo.
O que ainda falta saber
O Google informa apenas “em breve”. Não há preço, regiões nem data oficial; o prazo de 2027 vem de declaração de Vahdat à Bloomberg. Todos os ganhos de desempenho são alegações da própria empresa, sem teste independente. No mesmo anúncio vieram novidades de software, como o TorchTPU, que roda PyTorch de forma nativa, e o XLA Serving Engine.
Na prática, o Google ataca duas objeções comuns ao uso de TPU em nuvem, a segurança dos dados e o limite de memória, em vez de lançar apenas um chip mais rápido.
Fontes: blog do Google, blog do Google Cloud e comunicado da AMD.
