# Google erweitert TPU-Reihe binnen eines Jahres auf vier Varianten

> Google hat die TPU 8tx für vertrauliche Datenverarbeitung und die TPU 8i Max für speicherintensive Aufgaben vorgestellt und damit sein Portfolio an Beschleunigern der achten Generation erweitert.

Oossa · 2026-11-09 · https://oossa.com/de/google-adds-two-new-tpu-variants-bringing-its-ai-chip-lineup-to-four-in-a-year

Google hat diese Woche zwei neue KI-Beschleunigersysteme angekündigt. Die TPU 8tx richtet sich an Unternehmen und Behörden, die Daten auch während der Verarbeitung verschlüsselt halten müssen. Bei der TPU 8i Max werden zwei TPUs der achten Generation vom Typ 8i in einem einzigen Paket kombiniert. So verdoppeln sich Rechenleistung, Speicher und Bandbreite im selben Rack. Beide Varianten verwenden denselben zugrunde liegenden Chip wie Googles bisherige TPUs der achten Generation, unterscheiden sich aber bei Gehäuse, Vernetzung und Speicherkonfiguration. Google zufolge ermöglicht der modulare Ansatz, neue Hardware binnen Monaten statt Jahren auf den Markt zu bringen.

Die TPU 8tx schließt eine Sicherheitslücke: Daten und Modellgewichte bleiben auch während der aktiven Nutzung verschlüsselt. Google vergleicht sie mit den Funktionen für vertrauliche Datenverarbeitung bei Nvidia-GPUs. Das System nutzt Googles latenzarmes Boardfly-Netzwerk und soll die Latenz im Vergleich zur älteren TPU 8t um bis zu das Zweifache senken. Laut Google kann ein einzelnes 8tx-System Modelle feinabstimmen, große Modelle destillieren und Reinforcement-Learning-Agenten trainieren, ohne sensible Daten zwischen Clustern verschieben zu müssen.

Die TPU 8i Max soll den Speicherengpass beheben, der auftritt, wenn KI-Agenten große Codebasen oder stundenlanges Videomaterial verarbeiten. Durch die Kombination zweier TPU-8i-Chips verdoppelt das neue System die Speicherkapazität und Bandbreite und bietet bei gleicher Stellfläche im Rack ungefähr die doppelte Rechenleistung. Das bedeutet Google zufolge mehr Leistung pro Quadratmeter Rechenzentrumsfläche.

Google erleichtert über die Hardware hinaus auch den Einsatz von TPUs. Das Unternehmen hat TorchTPU als Open-Source-Software veröffentlicht, damit PyTorch-Code mit minimalen Änderungen auf TPUs ausgeführt werden kann. Außerdem unterstützt es jetzt verbreitete Inferenz-Frameworks wie vLLM und SGLang. Inzwischen nutzen nach Unternehmensangaben fast 100 externe Kunden die TPUs – eine Abkehr von der früheren Strategie, sie ausschließlich intern einzusetzen.

## Warum die neuen TPUs wichtig sind

Unternehmen, die mit vertraulichen Daten arbeiten, können KI-Anwendungen nun ausführen, ohne Informationen zu entschlüsseln, und damit das Risiko von Datenlecks senken. Entwickler, die große Inferenzaufgaben wie Videoanalysen oder die Suche in Codebasen bewältigen, erhalten mehr Speicher und Geschwindigkeit, ohne ihre Rechenzentrumsfläche erweitern zu müssen.

## Die Fakten

- Google hat seine Produktreihe der achten Generation um zwei TPU-Systeme erweitert: die TPU 8tx für vertrauliche Datenverarbeitung und die TPU 8i Max für speicherintensive Aufgaben.
- Beide Varianten verwenden denselben Chip wie die bestehenden TPUs der achten Generation, bieten aber andere Gehäuse-, Netzwerk- und Speicherkonfigurationen.
- Die TPU 8tx soll die Latenz im Vergleich zur TPU 8t um bis zu das Zweifache senken und hält Daten auch während der Nutzung verschlüsselt.
- Bei der TPU 8i Max werden zwei TPU-8i-Chips in einem Paket kombiniert. Dadurch verdoppeln sich Rechenleistung, Speicher und Bandbreite im selben Rack-Format.
- Google zufolge nutzen inzwischen fast 100 externe Kunden seine TPUs.

## Warum es wichtig ist

Unternehmen, die sensible Daten schützen müssen, können KI-Modelle ausführen, ohne Rohdaten offenzulegen, und so den Sicherheitsaufwand senken. Teams mit umfangreichen Inferenzaufgaben erhalten mehr Leistung pro Rack, was Hardwarekosten und Platzbedarf verringern kann.

## Quellen und Referenzen

1. [Google ships four TPU variants in one year as it ramps up competition with Nvidia](https://the-decoder.com/google-ships-four-tpu-variants-in-one-year-as-it-ramps-up-competition-with-nvidia/) – The Decoder, 2026-11-09

Zuletzt aktualisiert: 2026-11-09