#谷歌 一口气推出两款 #TPU ，首度拆分训练与推理芯片
8T主攻训练、8I面向推理场景，
训练芯片TPU 8t最多可将9600块芯片组合成一套系统，谷歌表示，在部署如此大规模系统时，电力已成为数据中心的核心制约因素，更高的能效比因此至关重要。
TPU 8i则主要面向推理场景，适用于运行AI模型及处理AI智能体任务。其架构设计重点在于大容量片上存储。每块芯片集成384MB的静态随机存取存储器（SRAM），是上一代Ironwood的三倍。
两款芯片均计划于2026年晚些时候正式对外供应。
并推出Gemini企业级智能体平台，补齐记忆与协作短板，切入自动化入口。
8T主攻训练、8I面向推理场景，
训练芯片TPU 8t最多可将9600块芯片组合成一套系统，谷歌表示，在部署如此大规模系统时，电力已成为数据中心的核心制约因素，更高的能效比因此至关重要。
TPU 8i则主要面向推理场景，适用于运行AI模型及处理AI智能体任务。其架构设计重点在于大容量片上存储。每块芯片集成384MB的静态随机存取存储器（SRAM），是上一代Ironwood的三倍。
两款芯片均计划于2026年晚些时候正式对外供应。
并推出Gemini企业级智能体平台，补齐记忆与协作短板，切入自动化入口。
#谷歌 一口气推出两款 #TPU ，首度拆分训练与推理芯片8T主攻训练、8I面向推理场景，训练芯片TPU 8t最多可将9600块芯片组合成一套系统，谷歌表示，在部署如此大规模系统时，电力已成为数据中心的核心制约因素，更高的能效比因此至关重要。TPU 8i则主要面向推理场景，适用于运行AI模型及处理AI智能体任务。其架构设计重点在于大容量片上存储。每块芯片集成384MB的静态随机存取存储器（SRAM），是上一代Ironwood的三倍。两款芯片均计划于2026年晚些时候正式对外供应。并推出Gemini企业级智能体平台，补齐记忆与协作短板，切入自动化入口。
