• Google presenta la próxima generación de TPU: se divide en dos series, 8t y 8i
• Los superpods 8t pueden alcanzar los 121 exaflops, frente a los 42,5 del año pasado
• La serie 8i ofrece el triple de SRAM y más HBM

Google Cloud ha anunciado su octava generación de unidades de procesamiento Tensor (TPU), diseñadas específicamente para el cambio hacia la IA agentiva que estamos presenciando en la actualidad.

Presentadas en Google Cloud Next 2026, las mejoras se centran en ventanas de contexto más largas, razonamiento en múltiples pasos y capacidad de respuesta a gran escala, por lo que su infraestructura en la nube se está reconstruyendo para admitir memoria persistente, inferencia continua y cargas de trabajo multimodelo.

Este año, vemos dos TPU distintas diseñadas para admitir un escalado masivo de HBM, con Google Cloud poniendo tanto énfasis en el ancho de banda de la memoria como en la computación.

Los modelos TPU 8t y 8i apuntan a un entrenamiento de billones de parámetros en clústeres de millones de chips

La primera de las dos TPU, la 8t, se ha optimizado para distribuirse en enormes clústeres destinados al entrenamiento de modelos base. Con una mejora interanual de alrededor del 80 % en el rendimiento por dólar, la empresa afirma que permitirá entrenar modelos de billones de parámetros de manera más eficiente.

Google Cloud explicó que un solo superpod TPU 8t puede escalar hasta 9600 chips, proporcionando 2 PB de HBM compartida y 121 exaflops de computación. A modo de comparación, el año pasado Ironwood tenía una capacidad de hasta 9216 chips en un superpod y 42,5 exaflops.

Google Cloud también advirtió sobre «la barrera de la latencia» a la que nos enfrentamos en una era de agentes siempre activos, de ahí el lanzamiento de 8i, un segundo chip que sirve como motor de post-entrenamiento e inferencia.

El TPU 8i presenta un aumento de aproximadamente tres veces en la SRAM integrada, hasta 384 MB, así como 288 GB de HBM, con un tamaño de pod que ahora alcanza los 1,152 chips frente a los 256 anteriores, lo que ofrece un rendimiento de 11.6 exaflops (frente a los 1.2 exaflops anteriores).

En cuanto a la eficiencia energética y térmica, Google Cloud presume de un rendimiento por vatio hasta dos veces superior al de Ironwood, su predecesor.

«Hemos innovado tanto en hardware como en software para permitir que nuestros centros de datos ofrezcan seis veces más potencia de cálculo por unidad de electricidad que hace tan solo cinco años», explicó Amin Vahdat, vicepresidente sénior y director tecnológico de IA e infraestructura.

Se espera que esté disponible para los clientes de Google Cloud en los próximos meses y, naturalmente, TPU 8t y TPU 8i estarán a la vanguardia de los últimos modelos Gemini.

La empresa también considera que el hardware de octava generación desempeñará un papel importante en el desarrollo de los próximos modelos de vanguardia, al distribuir el entrenamiento más allá de un solo superpod mediante el uso de Pathways y JAX para alcanzar una escalabilidad superior al millón de chips TPU por cada clúster de entrenamiento; algo que, según confirmaron los ejecutivos en el evento, es por el momento totalmente teórico (aunque técnicamente posible), ya que las TPU aún no están disponibles a tal escala.

• Trillium ha llegado a la disponibilidad general solo unos meses después del lanzamiento de la vista previa
• El potente chip de IA ofrece más de cuatro veces el rendimiento de entrenamiento
• Google lo usa para entrenar Gemini 2.0, el modelo avanzado de IA de la compañía

Google lleva más de una década desarrollando Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU), sus aceleradores de IA personalizados, y unos meses después de estar disponible en versión preliminar, ha anunciado que su TPU de sexta generación ha alcanzado la disponibilidad general y ya está disponible para alquilar.

Trillium duplica tanto la capacidad de HBM como el ancho de banda de Interchip Interconnect, y se utilizó para entrenar Gemini 2.0, el modelo de IA insignia del gigante tecnológico.

Google informa que ofrece una mejora de hasta 2,5 veces en el rendimiento de la formación por dólar en comparación con las generaciones anteriores de TPU, lo que la convierte en una opción atractiva para las empresas que buscan una infraestructura de IA eficiente.

Hipercomputadora de IA de Google Cloud

Trillium ofrece una variedad de otras mejoras con respecto a su predecesor, incluyendo más de cuatro veces el rendimiento de entrenamiento. La eficiencia energética se ha incrementado en un 67%, mientras que el rendimiento máximo de cómputo por chip se ha multiplicado por 4,7.

Trillium naturalmente también mejora el rendimiento de la inferencia. Las pruebas de Google indican un rendimiento tres veces mayor para los modelos de generación de imágenes como Stable Diffusion XL y casi el doble para los modelos de lenguaje grandes en comparación con las generaciones anteriores de TPU.

El chip también está optimizado para modelos intensivos de incrustación, con su SparseCore de tercera generación que proporciona un mejor rendimiento para operaciones dinámicas y dependientes de datos.

Trillium TPU también forma la base de la hipercomputadora de IA de Google Cloud. Este sistema cuenta con más de 100.000 chips Trillium conectados a través de una estructura de red Jupiter que ofrece 13 Petabits/seg de ancho de banda. Integra hardware optimizado, software abierto y marcos de aprendizaje automático populares, incluidos JAX, PyTorch y TensorFlow.

Con Trillium ahora disponible para el público en general, los clientes de Google Cloud tienen la oportunidad de acceder al mismo hardware utilizado para entrenar Gemini 2.0, lo que hace que la infraestructura de IA de alto rendimiento sea más accesible para una amplia gama de aplicaciones.

La marca de tecnología realme ha dado un nuevo paso en su expansión en inteligencia artificial (IA) al presentar su innovador flagship, el GT 7 Pro, y su estrategia para fortalecer su posición en este ámbito. En un evento titulado “Nuevo Competidor de la IA”, la compañía reveló su ambición de destacar en la próxima generación de tecnología, apoyada en alianzas estratégicas con gigantes de la industria como Qualcomm y Google.

El GT 7 Pro llega como el dispositivo de más alto rendimiento de la marca, potenciado por el avanzado chipset Snapdragon 8 Elite, que promete eficiencia y capacidades de IA avanzadas. “Impulsado por el Snapdragon 8 Elite, el GT 7 Pro está destinado a convertirse en una potencia en IA”, afirmó Chris Patrick, Vicepresidente Senior de Qualcomm. Además, la colaboración con Google Cloud abre un abanico de posibilidades en IA en la nube, según destacó Felix Zhao, Director de Ingenieros de Clientes de Google Cloud.

Novedades que sorprenden

Este modelo insignia integra una UI 6.0 con Diseño Fluido y herramientas de IA de vanguardia, como la función de “IA de boceto a imagen”, que convierte dibujos en imágenes detalladas, y la “IA Ultra Claridad en Teleobjetivo”, ideal para fotos en movimiento. También, el dispositivo ofrece gráficos avanzados con “IA Resolución Super para Juegos”, optimizando experiencias en títulos como PUBG y Genshin Impact.

Con el respaldo de su laboratorio NEXT AI, realme busca inspirar e innovar en IA, permitiendo a los usuarios explorar y desafiar los límites de la creatividad y la eficiencia. Con este compromiso, la marca sigue liderando una nueva era en smartphones inteligentes, y el GT 7 Pro se consolida como una promesa de rendimiento y funcionalidad en IA.

Google Cloud parece estar abriéndose a una nueva serie de cooperaciones con algunas nuevas asociaciones potencialmente sorprendentes que podrían hacer que atrajera a más clientes que también son fieles a otras marcas.

Según una entrada del blog de código abierto de Google (se abre en una pestaña nueva), los clientes de Google Cloud Engine ahora pueden optar por utilizar VMWare ESXi como hipervisor subyacente, mientras que antes debían utilizar el hipervisor de código abierto KVM. 

Google explica que los nuevos usuarios pueden "migrar [sus] cargas de trabajo de recuperación ante desastres y copias de seguridad basadas en VMware a Google Cloud para reducir los costes de gestión y almacenamiento, al tiempo que utilizan las mismas herramientas, procesos y políticas que [utilizan] en las instalaciones".

Motor VMWare de Google Cloud

Un documento de soporte destaca a sus "socios clave", Zerto, Dell, Veeam, Cohesity y NetApp, que tienen "soluciones certificadas de recuperación de desastres, copia de seguridad y almacenamiento que funcionan perfectamente con VMware Engine".

Google invita a los clientes a probarlo ahora, ofreciendo una tentadora propuesta de ahorro de dinero al revisar si los usuarios pueden automatizar algunos de sus procesos manuales actuales utilizando la infraestructura como código.

La empresa también ha anunciado recientemente planes para llevar Microsoft 365 a sus Chromebooks. Hasta ahora, los usuarios de Microsoft tenían que utilizar las versiones de aplicación web progresiva de su software ofimático, pero la empresa va a ofrecer una solución más fija con aplicaciones instalables.

El lanzamiento completo no se espera hasta dentro de un par de meses, pero los desarrolladores y los beta testers podrán tener las herramientas en sus manos incluso antes. 

Más ampliamente, algunos han llegado a pensar que estas "alianzas improbables" pueden llegar a ser más habituales, entre ellos The Register. En un mundo en el que la presión económica es cada vez mayor, es posible que las empresas busquen reducir el solapamiento y compartir tecnologías como medida de recorte de gastos, y este dúo de anuncios de Google podría ser sólo el comienzo de una nueva tendencia en la industria tecnológica.