Google, 9 Kasım 2026’da sekizinci nesil yapay zekâ çipi ailesine iki yeni sistem ekledi: gizli veriler üzerinde güvenli çıkarım için tasarlanan TPU 8tx ve çok uzun bağlam pencereleri için iki çipi tek pakette birleştiren TPU 8i Max. Duyuru Google’ın yapay zekâ altyapısından sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Amin Vahdat imzasıyla Google’ın resmi blogunda yapıldı. Google böylece bir yılda ilk kez dört farklı TPU sistemi tanıtmış oldu.
İçindekiler
Dört TPU, dört farklı iş
Nisan’daki Cloud Next etkinliğinde tanıtılan TPU 8t eğitim, TPU 8i ise çıkarım için tasarlanmıştı. Google o dönem 8t için önceki nesle göre 2,7 kata kadar daha iyi eğitim performansı, 8i için yüzde 80 daha iyi çıkarım fiyat performansı iddia etmişti. Yeni iki sistem bu ikisinin üzerine kuruluyor.
TPU 8tx: Bankalar ve devletler için güvenli çıkarım
TPU 8tx, TPU 8t ile aynı silikonu kullanıyor ama 5. nesil AMD EPYC işlemcili sunucularla eşleşiyor. Asıl farkı donanım düzeyinde gizli hesaplama: veri ve model ağırlıkları kullanım sırasında bile yalıtılmış kalıyor. Hedef kitle, hassas veriyle çalışan düzenlemeye tabi şirketler ve devlet kurumları.
- Google’ın kendi ölçümüne göre TPU 8t’ye kıyasla 2 kata kadar daha düşük gecikme.
- Güvenlik katmanının performansa etkisi Google’a göre “sıfıra yakın”.
- İnce ayar, model damıtma ve pekiştirmeli öğrenme aynı sistemde yapılabiliyor; hassas veriyi kümeler arasında taşımak gerekmiyor.
TPU 8i Max: Aynı rafa iki kat silikon
TPU 8i Max, iki TPU 8i çipini tek bir pakette birleştiriyor. Tek bir 8i’ye göre iki kat işlem gücü, iki kat SRAM ve iki kat HBM bant genişliği sunuyor. Mevcut raf alanına iki kat silikon sığdığı için veri merkezleri metrekare ve watt başına daha fazla hesaplama kurabiliyor. Google bunu özellikle çok büyük bağlam pencereleriyle çalışan modeller için konumluyor.
Yazılım tarafında neler var?
- TorchTPU: Geçen ay açık kaynak yapıldı. PyTorch kodu ve Hugging Face modelleri TPU’da doğrudan çalışıyor; vLLM ve SGLang için TPU arka uçları var.
- TPU ajan paketi (önizleme): Claude Code, Cursor ve Google Antigravity gibi kodlama araçlarıyla çalışıyor.
- TPU Sync: Google’a göre ilk token süresini yüzde 90’dan fazla kısaltıyor.
- Agent Compute Engine: Boşta bekleyen ajan oturumlarını askıya alıp maliyeti düşürüyor.
- GKE dinamik dilimleme genel kullanımda: Google’a göre 5 kata kadar daha hızlı iş başlatma.
Antigravity’yi hiç kullanmadıysan Google Antigravity rehberimize göz atabilirsin.
Bu neden önemli?
Google’a göre TPU’ların şu an yaklaşık 100 müşterisi var: öncü yapay zekâ laboratuvarları, finans şirketleri, perakendeciler ve üniversiteler. Anthropic de TPU’ların en büyük kullanıcılarından biri. TPU’lar, Nvidia GPU’larına karşı en ciddi alternatif olarak görülüyor ve Google yazılım tarafında PyTorch desteğini artırarak geçiş maliyetini düşürmeye çalışıyor. Çiplerin üretimi TSMC’de yapılıyor; TSMC’nin yapay zekâ şirketlerine yaptığı yeni yatırımı TSMC, Anthropic ve OpenAI yazımızda anlattık.
Henüz bilinmeyenler
- TPU 8tx ve TPU 8i Max’in genel kullanım tarihi, bölgeleri ve fiyatı açıklanmadı.
- Çip sayısı, FLOPS, bellek kapasitesi ve güç tüketimi gibi mutlak değerler paylaşılmadı; Google yalnızca göreli karşılaştırma verdi.
- Yeni sistemleri kullanacak müşterilerin adları belirtilmedi.
Sıkça Sorulan Sorular
TPU 8tx nedir?
Google’ın gizli veriler üzerinde güvenli yapay zekâ çıkarımı için tasarladığı, TPU 8t silikonunu AMD EPYC işlemcili sunucularla eşleştiren yeni TPU sistemi.
TPU 8i Max ne sunuyor?
İki TPU 8i çipini tek pakette birleştiriyor; tek bir 8i’ye göre iki kat işlem gücü, SRAM ve HBM bant genişliği sağlıyor.
Yeni TPU’lar ne zaman kullanılabilecek?
Google genel kullanım tarihi ve fiyat açıklamadı.
TPU’lar PyTorch ile çalışıyor mu?
Evet. Google’ın açık kaynak TorchTPU projesiyle PyTorch kodu ve Hugging Face modelleri TPU’da doğrudan çalışabiliyor.
Kaynaklar
- Introducing TPU 8tx and TPU 8i Max (Google Blog, 9 Kasım 2026)
Daha fazla güncel gelişme için Yapay Zeka Haberleri sayfamıza göz at.
