Повідомляється, що Google використовує AMD для TPU наступного покоління, створеного для посиленого навчання

Згідно з новим повідомленням дослідницької фірми SemiAnalysis, Google може об’єднатися з AMD у розробці одного зі своїх TPU наступного покоління. Якщо це станеться, це стане першою значною залученістю AMD до спеціального проекту AI ASIC і вкаже на новий тип прискорювача Google, який об’єднує штучний інтелект із процесорними ядрами загального призначення в одному пакеті.

Звіт, опублікований 16 серпня Tom's Hardware і Firstpost, з’являється на тлі дедалі гострішої гонки за переробку інфраструктури штучного інтелекту для моделей міркування й автономних агентів — зміни, які ми відстежуємо у нашому [найважливіших новинах про штучний інтелект] (https://aibuzzwire.news). За даними SemiAnalysis, Google і її клієнти наполягають на TPU з вбудованими процесорними ядрами для навчання з підкріпленням (RL) і потенційно інших важких навантажень на ЦП, і AMD є сильним кандидатом на постачання відсутніх частин.

Чому Google не потрібна AMD для розробки TPU

Аналітики обливають холодною водою найпростіше прочитання історії. Google уже має значний власний досвід в архітектурі прискорювачів, відточений протягом восьми поколінь TPU, і не обов’язково потребуватиме AMD для розробки іншого звичайного TPU. Вважається, що ймовірність того, що AMD запровадить наступний чіп висновків Google (TPU V10i) або навчальний чіп (TPU V10t), низька.

Натомість аналітики вважають, що Google може знадобитися те, що може надати виробник ЦП, як-от AMD: інтелектуальна власність ЦП, програмована логіка, з’єднання або передовий досвід упаковки. Іншими словами, історія не так про створення AMD прискорювача штучного інтелекту від Google, а більше про те, що може розблокувати гібридний чіп — тензорні обчислення Google у поєднанні з ядрами загального призначення AMD.

Навчання з підкріпленням перетворює штучний інтелект навиворіт

Основною причиною є справжня зміна того, як системи штучного інтелекту споживають обчислення. Звичайне навчання моделі великої мови залишається надзвичайно важким для прискорювачів: матрична математика, цілий день, на GPU та TPU. Але навчання з підкріпленням для міркувань і агентних моделей відрізняється. Конвеєри RL поєднують операції прискорювача з великою кількістю скалярних, розгалужених обчислень загального призначення — моделювання середовища, обчислення винагороди, оркестрування багатьох паралельних розгортань — що набагато краще працює на ЦП.

Власні системні розробки Google уже відображають цю зміну. Відповідно до звіту, системи Google TPU 8i, орієнтовані на висновки, створені для логічного висновку, міркувань і робочих навантажень RL, забезпечують один ЦП Google Axion на кожні два TPU. Для порівняння, сервери на базі TPU сьомого покоління використовували один процесор Intel Xeon «Emerald Rapids» на кожні чотири TPU. Подвоєння співвідношення ЦП/прискорювач є сильним сигналом того, куди Google бачить робочі навантаження, а розміщення ядер ЦП безпосередньо поруч із прискорювачем є логічним наступним кроком: коротші шляхи передачі даних, менше переміщення даних і краща енергоефективність саме для тих навантажень, які вимагає агентський ШІ.

Прецедент MI300A

AMD привносить у такий проект безпосередньо відповідний досвід. Його Instinct MI300A — розгорнутий у суперкомп’ютерах елітного класу — був першим справжнім APU у масштабі центру обробки даних, що поєднує чіплети процесорів x86 Zen і обчислювальні чіплети GPU зі спільною пам’яттю в одному пакеті. Майбутній дизайн Google може прийняти подібну форму: обчислювальні чіплети Google TPU у поєднанні з технологією процесора AMD і пам’яттю з високою пропускною здатністю, причому AMD потенційно оброблятиме частини упаковки та інтеграції.

Обидві компанії мають підстави для розмови. Для Google цей крок розширить кремнієву стратегію, яка вже охоплює багатьох партнерів — її лінійка TPU восьмого покоління, оголошена в квітні 2026 року, розділена на спеціалізовані навчальні (8t) і логічні (8i) мікросхеми, а раніше цього року повідомлялося, що Google збирає ланцюжок постачання кремнію з кількома партнерами, що охоплює Broadcom, MediaTek і Marvell, щоб кинути виклик Nvidia в висновках. Для AMD перемога Google у дизайні стане яскравим схваленням її чіплетів і технології упаковки — і закріпиться на спеціальному кремнієвому процесорі штучного інтелекту, ринку, де домінування Nvidia залишається в основному безперечним.

Важливі застереження

Сам SemiAnalysis підкреслює, що залишається значна невизначеність. Точний характер заявленої участі AMD незрозумілий, партнерство не було підтверджено жодною з компаній, і аналітики формулюють свої міркування як обґрунтовані припущення про те, чому така співпраця мала б сенс, а не підтверджену дорожню карту продукту.

Але глибший сигнал має більше значення, ніж сама угода. Якщо звіти точні, найважливішою подією є не спільна робота Google і AMD — Google досліджує варіанти TPU з навантаженням на ЦП, розроблені спеціально для навчання з підкріпленням, аргументації та агентського штучного інтелекту. Індустрія витратила десятиліття на оптимізацію мікросхем для одного гігантського множення матриці. Наступне покоління апаратного забезпечення штучного інтелекту формується робочими навантаженнями, які схожі не на єдине мислення, а на те, що тисячі агентів досліджують, зазнають невдач і навчаються одночасно.

Що подивитися

Для ширшої галузі три речі перетворили б цей звіт із припущень на тренд. По-перше, будь-які ознаки угод із спеціальним кремнієм, які об’єднують постачальників прискорювачів і процесорів, а не протиставляють їх один одному — та сама логіка, яка підштовхнула AMD до MI300A, а Nvidia до інтегрованих систем у стилі Grace-Hopper, тепер, схоже, формує дорожні карти гіперскейлера ASIC. По-друге, чи продовжують коефіцієнти розгортання Google TPU 8i дрейфувати в бік збільшення ЦП на прискорювач, що незалежно підтвердить тезу про робоче навантаження RL. По-третє, власний коментар щодо доходів AMD: перемога спеціального дизайну в масштабі Google була б достатньо суттєвою, щоб зрештою з’явитися у фінансових звітах.

Ні Google, ні AMD не прокоментували звіт, і SemiAnalysis зазначає, що їхній аналіз базується на стратегічній логіці об’єднання, а не на підтверджених контрактах. Але в той рік, коли Google уже розділив свою лінійку TPU на продукти для навчання та аналізу, підписав угоди з кількома партнерами про постачання кремнію та накопичив потужність ЦП навколо своїх новітніх прискорювачів, варіант із важким ЦП є не такою несподіванкою, як наступним логічним кроком.

Будьте попереду ШІ

Покрокове покриття кремнієвої гонки штучного інтелекту, як це відбувається. Додайте в закладки наш центр для останніх розробок штучного інтелекту і ніколи не пропустіть виграш дизайну.

Читати більше новин AI →