Google, 새로운 Tensor 칩으로 AI 붐을 주도하며 Nvidia를 정조준하다

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요약 - Google은 두 가지 아키텍처를 갖춘 8세대 Tensor Processing Units를 발표했습니다: 학습용 TPU 8t와 추론용 TPU 8i. - TPU 8t는 이전 세대 대비 포드당 거의 3배에 달하는 컴퓨팅 성능을 제공하며, 121 ExaFlops까지 확장 가능합니다. - TPU 8i는 AI 에이전트의 반복적인 요구 사항을 처리하기 위해 온칩 메모리를 3배 늘렸습니다. Google은 수요일 라스베이거스에서 열린 Cloud Next 2026 컨퍼런스에서 Nvidia의 AI 칩 독점에 도전하기 위해 설계된 8세대 맞춤형 실리콘인 두 가지 AI 프로세서를 공개했습니다. 학습에 중점을 둔 TPU 8t는 이전 모델 대비 포드당 거의 3배의 컴퓨팅 성능을 제공하며, 단일 슈퍼포드는 9,600개의 칩으로 확장되어 121 ExaFlops의 컴퓨팅 용량을 제공합니다. Google에 따르면 이 아키텍처는 가격 대비 성능 면에서도 2.8배 향상되었습니다. TPU 8i는 다른 접근 방식을 취하여 이전 세대보다 3배 더 많은 온칩 SRAM(384 MB 온칩 SRAM 및 288 GB 고대역폭 메모리)을 탑재하여 추론 워크로드에 최적화했습니다. Google은 이 칩이 달러당 최대 80% 더 나은 성능과 와트당 2배의 성능을 제공한다고 밝혔습니다. 기술 문서에 따르면 두 칩 모두 Google의 새로운 Boardfly 아키텍처를 활용하며, 이는 네트워크 직경을 줄여 통신 집약적인 워크로드의 지연 시간을 최대 50%까지 개선합니다. 이번 하드웨어 발표는 이달 초 Anthropic과의 파트너십 확대에 따른 것으로, Google은 이 AI 스타트업에 차세대 TPU 용량을 기가와트 단위로 제공할 예정입니다. 이번 계약은 Google이 점점 더 경쟁이 치열해지는 인프라 시장에서 Nvidia의 GPU에 대한 대안을 찾는 주요 AI 기업들을 유치하기 위해 어떻게 자사의 맞춤형 실리콘을 활용하고 있는지를 잘 보여줍니다. Google CEO Sundar Pichai는 이 칩들이 AI 에이전트를 위해 특별히 제작되었으며, 수백만 개의 에이전트를 비용 효율적으로 동시에 실행하는 데 필요한 방대한 처리량과 낮은 지연 시간을 제공한다고 강조했습니다. 이미 Citadel Securities가 자사의 AI 워크로드를 구동하기 위해 TPU를 선택하며 도입을 확정했습니다. 이러한 듀얼 칩 전략은 현대 AI 시스템의 서로 다른 컴퓨팅 요구 사항, 즉 프론티어 모델 학습을 위한 대규모 병렬 처리와 해당 모델을 대화형 에이전트로 배포하기 위한 신속하고 메모리 집약적인 작업 간의 차이를 반영합니다. Pichai는 수요일, Google이 "에이전트 시대(agentic era)"를 위한 AI 인프라 구축에 올해에만 최대 1,850억 달러를 투자할 계획이며, 이미 엔지니어들의 감독 하에 새로운 코드의 거의 75%를 AI로 생성하고 있다고 밝혔습니다.

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