谷歌发布第八代TPU：分训练与推理芯片，性能飙升2.7倍

谷歌的AI芯片战略路线迎来重大转向。

在刚刚过去的Google Cloud Next 2026大会上，谷歌正式发布第八代张量处理器（TPU）。本次发布的亮点在于，谷歌首次针对AI模型训练与推理任务，分别推出TPU 8t与TPU 8i两款独立芯片产品。

专注于AI模型训练任务的TPU 8t，在大规模、高计算需求的训练工作负载中表现尤为出色。其设计具备更大的计算吞吐量和更多的扩展带宽，相较于去年11月发布的第七代Ironwood TPU，性能提升2.7倍。

聚焦于推理/实时执行任务的TPU 8i，在设计时更多考虑了内存带宽，以处理对延迟最为敏感的推理工作负载。智能体在大规模交互时，即使是微小的效率问题也会被放大，因此这一设计尤为关键。

值得注意的是，与上一代相比，TPU 8i单芯片集成了384MB的静态随机存取存储器（SRAM），容量是其3倍，因此可以在硅片上完全容纳更大的KV缓存，显著减少长上下文解码期间内核的空闲时间。性能提升80%，尤其在大规模MoE模型的低延迟场景下表现突出。

谷歌高级副总裁兼AI基础设施首席技术专家Amin Vahdat在官方博客中表示，在智能体时代，模型必须解决问题，执行多步工作流，并不断从自身行为中学习。这意味着基础设施需要满足新的高要求。TPU 8t与TPU 8i两款芯片旨在应对最具挑战性的AI工作负载，并适应不断演化的大规模模型架构。

目前，这两款新品尚未正式对外发布。官方宣称，将在今年晚些时候开始向谷歌云客户提供。

芯片一经发布，谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）也在X平台上发文宣传新品：“TPU 8t，优化训练；TPU 8i，优化推理。看起来真不错！”

帖文下引来一众网友热议。有网友认为，谷歌此次将TPU分为专门的训练芯片和推理芯片，似乎在承认当前AI算力基础设施的瓶颈已经转移——从FLOPs转向内存带宽和延迟。

考虑到推理任务的预期规模，如果工作负载存在差异，针对每个任务定制硬件，从成本角度看也是合理的选择。

“这可能类似于电视中的视频解码芯片。相比具备视频编码能力的芯片，解码芯片通常不会非常廉价或高效。”

大多数网友则认为，谷歌的新芯片意味着AI芯片市场竞争将愈加激烈，尤其对英伟达形成“冲击”。

一位网友调侃道：“谷歌正在发布新的TPU。英伟达，你得做更多的工作了。”

诚然，自2015年起，谷歌便使用自研处理器运行AI模型，并于2018年开始向谷歌云客户出租芯片。通过构建这种高度集成、针对特定任务优化的自有芯片生态，谷歌试图减少对外部供应商（尤其是英伟达）的依赖，打造更具自主可控性的AI基础设施。

但不得不承认，谷歌的芯片目前尚不能对英伟达构成全面威胁。与微软、亚马逊等云服务巨头类似，谷歌使用这些芯片是为了补充其基础设施中基于英伟达的系统，而非彻底取代英伟达。

据了解，谷歌还承诺，其云服务将在今年晚些时候提供英伟达的最新芯片——Vera Rubin。

谷歌在官方博客中详细介绍了两款芯片的设计细节，以下进一步了解。

TPU 8t：训练动力引擎

谷歌称，TPU 8t旨在将前沿模型的开发周期从几个月缩短到几周。通过平衡最高计算吞吐量、共享内存和芯片间带宽，同时保证最佳功率效率和计算时间，谷歌打造了一个系统，使得每个超级节点的计算性能比上一代提高近3倍，从而加速创新，确保客户持续引领行业。

• 大规模扩展：单个TPU 8t超级节点可扩展到9600个芯片和2个PB的共享高带宽内存，内存带宽是上一代的两倍。该架构提供121 ExaFlops的计算能力，支持最复杂的模型使用单一的大规模内存池。
• 最大化利用率：通过集成10倍更快的存储访问，并结合TPUDirect将数据直接加载到TPU，TPU 8t有助于确保端到端系统的最大化利用。
• 近线性扩展：新的Virg网络与JAX和Pathways软件相结合，使TPU 8t可实现高达百万芯片的近线性扩展。

此外，除原始性能外，TPU 8t还针对超过97%的“良好利用率”进行了优化——这是衡量有效计算时间的指标，涵盖了实时遥测、自动故障检测和重定向等多项可靠性功能。

相较于上一代TPU，TPU 8t的关键提升主要包括以下几个方面：

• SparseCore优势：TPU 8t的核心是SparseCore，这是一种专用加速器，旨在处理嵌入查找的非规律内存访问模式。Matrix Multiply Unit（MXU）处理矩阵运算，而SparseCore则卸载了所有数据依赖的聚集操作及其他集体操作，防止了通用芯片常见的零操作瓶颈。
• VPU/MXU重叠与平衡扩展：TPU 8t旨在最大化已提供的FLOP使用率。通过实现更平衡的向量处理单元（VPU）扩展，架构最小化了暴露的向量操作时间。这使得量化、softmax和layernorms能够更好地与MXU中的矩阵乘法重叠，帮助芯片保持忙碌，而非等待顺序向量任务。
• 原生FP4：TPU 8t引入原生4位浮点数（FP4）以克服内存带宽瓶颈。在保持大模型准确性的同时，提升MXU的吞吐量，即使在较低精度量化下也能维持准确性。通过减少每个参数的位数，该平台最小化了数据传输能耗，并允许更大的模型层在本地硬件缓存中适配，从而实现峰值计算利用率。

TPU 8t ASIC框图

TPU 8i：推理引擎

谷歌认为，在智能体时代，用户希望能够提出问题、委派任务并获得结果。TPU 8i正是为处理众多专业智能体的复杂协作和迭代工作而设计。智能体常常在复杂的工作流中“群集”起来，以提供解决方案和洞察力。

谷歌通过四项关键创新，重新设计了堆栈，以消除“等待室”效应：

• 突破“内存墙”：为防止处理器闲置，TPU 8i配备288 GB高带宽内存，并搭载384 MB片上SRAM（是上一代的3倍），确保模型的活跃工作集完全保存在芯片内。
• Axion动力高效性：将每个服务器的物理CPU主机数量翻倍，采用基于Axion Arm的定制CPU。通过使用非统一内存体系结构（NUMA）进行隔离，优化了系统整体性能。
• 扩展MoE模型：对于MoE模型，将互联带宽提升至19.2Tb/s。新的Boardfly架构将最大网络直径缩短超过50%，确保系统作为统一的低延迟单元运行。

TPU 8i层次化的Boardfly拓扑结构，从四个完全连接的芯片构建基础单元，逐步发展为完全连接的八块板集群，最终将36个此类集群完全连接成一个TPU 8i超级节点。

• 消除延迟：新的片上集体加速引擎（CAE）卸载全局操作，将片上延迟最多减少5倍，最大限度降低了延迟。每次集体操作的低延迟意味着更少的等待时间，直接提高了吞吐量，满足同时运行数百万个智能体所需的性能。

这些创新使每美元性能提升80%，即企业能够以相同成本为更多客户提供服务。

TPU 8i ASIC框图

参考链接：

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技术重写稿：

第八代 TPU 细节解析：训练与推理分道扬镳

谷歌在 Cloud Next 2026 上正式发布其第八代张量处理单元（TPU），标志着 TPU 系列从“统一架构”向“训练 / 推理专用芯片”的正式分岔。

架构拆分：TPU-8T 与 TPU-8i

第八代 TPU 分为两个独立版本：

• TPU-8T（训练）：专为大模型预训练与微调设计，采用全新的三维堆叠内存与高频互连架构。与前代 TPU v5p 相比，训练性能提升 2.7 倍，能效比提升 40%。
• TPU-8i（推理）：聚焦低延迟与高吞吐量推理场景，支持 FP8、INT4 等低精度推理优化，特别适配 Agentic AI 与实时交互应用。推理性能提升可达 3 倍以上。

关键基准数据

根据谷歌官方技术深度博客（Cloud Blog）披露，在一个由 8192 张 TPU-8T 组成的 Pod 上，训练 1 万亿参数级稠密模型（如下一代 PaLM）的端到端性能较上一代提升超过 200%。同时，TPU-8i 在标准 MLPerf 推理基准测试中的延迟性能已接近 NVIDIA H200 的实时响应水平，部分任务甚至领先 15%。

对比 NVIDIA 生态

谷歌在此次发布中特别强调，TPU-8T 与 TPU-8i 的联合方案在 Agentic AI（如 AutoML、多智能体协作）场景中具备成本优势。尽管 NVIDIA 的 H100/B200 系列依然占据通用加速器市场，但 TPU 的自定义互连与端到端 Google Cloud 集成（如 GKE、Vertex AI）使其在超级计算机级别的训练任务中更具灵活性与可控性。

发布时间与部署

两款芯片均基于台积电 3nm 工艺生产，预计 2026 年第三季度起向 Google Cloud 客户开放。初期将以多 Pod 集群形式提供服务，单 TPU-8T Pod 可扩展至 16,384 张芯片，支持全 BF16/FP8 混合精度训练。

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