Oracle 与 Google 宣布，Google 的 Tensor Processing Units (TPU) 将通过 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供服务。随着 Google 专为 AI 打造的 TPU 加入 OCI 的 AI 计算产品组合，客户将享有更高的灵活性，能为其复杂的工作负载匹配专为近乎线性的可扩展性及高度优化经济效益而设计的底层基础设施。

甲骨文公司 Oracle Cloud Infrastructure 总裁 Mahesh Thiagarajan 表示：“不同的 AI 工作负载有着不同的计算需求。将 Google TPU 引进 OCI，可以让客户在单一云端中访问多种 AI 计算架构。这种选择权赋予他们灵活性，能针对每个 AI 工作负载的性能、吞吐量和成本效益，挑选合适的底层基础设施。”

Google TPU 是与开放式软件共同设计的定制化加速器，可为整个 AI 生命周期提供动力——从前沿模型训练、大规模推理，到 AI 智能体的多步骤推理数据需求。OCI 将提供电力、散热与数据中心网络，在其基础设施内大规模部署 Google TPU。

Google AI 与基础设施资深副总裁兼首席技术专家 Amin Vahdat 表示：“新一代 AI 将需要多元化的计算能力。TPU 为客户提供了一个功能强大、专为严苛训练与推理工作负载打造的选择。将 Google TPU 引进 OCI，将使更多组织能够使用这项技术，并在构建和运行复杂的 AI 应用时拥有更大的灵活性。”

为各类工作负载提供更多 AI 计算选项

随着模型规模不断增长以及生产环境推理需求的增加，每一次模型训练与推理请求的性能及经济效益也变得日益重要。Google 的 TPU 架构旨在从每瓦电力中优化 AI 处理性能，同时实现对模型数据的快速访问以及芯片间的高速通信。

Google TPU 可支持大型模型训练与训练后微调（含密集模型与专家混合模型 [MoE]），AI 智能体与长上下文应用的生产环境推理。客户将能够在 OCI 内选择 Google TPU，并针对其工作负载、性能需求与成本目标进行优化。

结合逾十年的定制化 AI 硅芯片开发经验，Google 的 TPU 产品组合提供专为大规模机器学习工作负载优化的计算性能。Google 的第八代 TPU 推出了两种架构：用于训练的 TPU 8t 以及用于推理的 TPU 8i。其中，TPU 8t 将前沿模型的开发周期从数月缩短至数周，提供显着的每个 Pod 计算性能提升，而 TPU 8i 则旨在处理许多专业化 AI 智能体的迭代工作。

OCI 上的 Google TPU 预计将于 2027 日历年推出，并将在未来数年内逐步扩展，以支持客户的需求。