Google lança novos chips de inteligência artificial para elevar segurança e poder computacional

O Google Cloud anunciou dois novos TPUs para a infraestrutura de IA nesta segunda-feira (9). De olho nos impactos dos agentes de IA no uso computacional, a empresa traz soluções para aumentar a segurança de dados e permitir janelas de contexto massivas.

O TPU 8tx tem o objetivo de trazer inferências mais seguras e segurança computacional a nível de hardware. O chip é ideal para empresas que precisam tratar e treinar dados confidenciais e conta com hosts CPU personalizados da AMD para garantir que as informações sejam armazenadas com segurança.

Já o TPU 8i Max foi criado para acabar com possíveis gargalos de memória no processamento de IA e permitir trabalhos em larga escala. O chip tem suporte a janelas de contexto massivas, aumenta a largura de banda da memória para transmissão de dados e permite maior densidade computacional (maior poder de computação por metro quadrado e por watt).

Os novos componentes ampliam a linha de TPUs do Google: a linha de 8ª geração foi anunciada em abril deste ano com os modelos TPU 8i e TPU 8t.

Agentes de IA mudam cenário

O Google informa que o aumento do uso de agentes de IA foi um dos fatores para a criação de novos chips. O salto da escala humana para a escala agêntica exige maior poder computacional, especialmente pelo fato de que um bot pode criar fluxos de trabalho complexos e contínuos.

“Com a computação migrando da escala humana para a escala de agentes, as empresas estão pedindo aceleradores que possam raciocinar sobre as massivas janelas de contexto dos modelos de IA. Além disso, alguns clientes, altamente regulamentados, estão pedindo recursos de criptografia especializados para cargas de trabalho únicas”, explica o Diretor de Tecnologia e Vice-Presidente Sênior de IA e Infraestrutura do Google, Amin Vahdat.

O que é TPU?

Sigla para Tensor Processing Unit (“Unidade de processamento de tensor”, em tradução livre), TPU é um chip desenvolvido pelo Google para uso em aprendizado de máquina e infraestrutura de IA.

O componente é usado em data centers e permite maior poder de computação para inferência no treinamento de modelos.

Fonte: CanalTech