Google Cloud TPU 8t (训练专用)
产品概述
Google TPU 8t 是 2026-04-22 Google Cloud Next '26 公布的最新一代训练专用 TPU，与同期公布的 TPU 8i 推理专用形成 8t + 8i 拆分架构。采用 TSMC 2nm 制程、双计算 Die 设计、8×HBM3e 12层 显存堆栈。单 Pod 集成 9,600 芯片，HBM 总量 2 PB，总算力 121 EFLOPS FP4（Ironwood 的 3×）。继承与 Broadcom（博通） 的长期合作。
TPU 8t 专为 Google Gemini 3 / Gemini 4 等 frontier 模型训练设计，集成 Arm Axion CPU（Google 自研 64 核 Arm Neoverse V2）实现 TPU + CPU 协同。配备 SparseCore 加速 MoE 路由和推荐系统。量产目标 2027 年底。
核心规格
| 项目 | 参数 |
| 发布 | 2026-04-22 |
|---|
| 架构 | TPU 8t（训练专用） |
| 制程 | TSMC 2nm |
| Die 设计 | 双计算 Die |
| 显存 | 8× HBM3e 12层（单芯片推测 ~256GB） |
| HBM 带宽 | ~7 TB/s（推测每芯片） |
| Pod 芯片数 | 9,600 芯片 |
| Pod HBM 总量 | 2 PB |
| Pod FP4 算力 | 121 EFLOPS（3× Ironwood） |
| 集成 CPU | Arm Axion（Google 自研，64 核 Neoverse V2） |
| SparseCore | 加速 MoE / 推荐系统 |
| 互联 | ICI 3D Torus |
| 散热 | 第4代液冷 |
| TDP | 1,300 W |
| 代工合作伙伴 | Broadcom（博通） |
| 公布时间 | 2026-04-22（Google Cloud Next '26） |
| 量产目标 | 2027 年底 |
📌 8t 命名：TPU 8 代 + t = training（训练）。8t 与 8i 同代，仅用于训练。
TPU 8t vs TPU v7 Ironwood（训练对比）
| 指标 | TPU v7 Ironwood | TPU 8t | 提升 |
|---|
| 形态 | 推理为主 | 训练专用 | 形态拆分 |
| 制程 | — | TSMC 2nm | 新一代 |
| Die 设计 | — | 双计算 Die | 架构升级 |
| 显存 | 8× HBM3（192GB） | 8× HBM3e 12层 | 升级 |
| Pod 芯片数 | 9,216 | 9,600 | +4% |
| Pod HBM | — | 2 PB | 远超 |
| Pod FP4 算力 | ~42 EFLOPS（推测） | 121 EFLOPS | ~3× |
| 集成 CPU | 无 | Arm Axion 64 核 | 新增 |
| 量产 | 已开放 | 2027 年底 | — |
TPU 8t 训练范式优化
| 优化方向 | 内容 |
|---|
| MoE 训练 | Expert Parallel 原生支持（DeepSeek / Mixtral 风格） |
| Long-context 训练 | 1M+ token 上下文训练优化 |
| RLHF / 后训练 | Online RL（DPO / PPO / GRPO）原生优化 |
| 多模态训练 | 视觉-语言联合训练（ViT + LLM 同步） |
| AXIOM | Arm Axion CPU 协同（数据预处理 / 权重初始化） |
Arm Axion CPU 集成
| 项目 | 参数 |
|---|
| 架构 | Arm Neoverse V2（64 核） |
| TDP | 180 W |
| 作用 | Host CPU + 数据加载 + 预处理 + 推理调度 |
| 意义 | Google 自研 Arm CPU 首次进入 TPU 节点 |
Axion 集成 = TPU 节点向"超节点"演进：TPU 8t 不再是纯加速器，而是 TPU + Axion CPU 协同系统，对标 NVIDIA Vera CPU。
部署推荐配置
| 场景 | 推荐配置 |
|---|
| Gemini 3 训练 | TPU 8t pod 9,216 颗（单 pod 即可训练 frontier 模型） |
| Llama 4 训练 | TPU 8t pod（千亿级模型） |
| 多模态训练 | TPU 8t + Vision Transformer |
| 科学计算 | TPU 8t + JAX 0.5+ |
| RLHF 后训练 | TPU 8t（TPU 8t 原生优化） |
软件生态
- JAX 0.5+：Google 主力训练框架
- PyTorch/XLA 2.5+：PyTorch 兼容
- TensorFlow 2.17+：旧框架
- Paxml / Orbax：Google 内部 LLM 训练栈
- MaxText：Google 参考实现
- vLLM 0.8+（实验性）：推理支持
适用场景
- ✅ Frontier 模型训练（Gemini 3/4、Anthropic、外部客户）
- ✅ MoE 大模型训练（原生支持）
- ✅ Long-context 训练（1M+ token）
- ✅ 多模态训练（ViT + LLM）
- ❌ 推理场景（应用 TPU 8i 而非 8t）
- ❌ 非 Google Cloud 部署
厂商信息
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