Google Triggerfish: TPU и CPU MediaTek в одном чипе

По данным цепочки поставок, следующий ИИ-ускоритель Google — TPUv9 под кодовым именем Triggerfish — делают вместе с MediaTek. Главное: рядом с вычислительным кристаллом в одном корпусе встанет процессорный блок, а памятью станет новая HBM4E. Это не официальный анонс Google, а данные аналитиков, и речь о железе 2027–2028 годов.

Краткое содержание

• по данным аналитиков, TPUv9 Triggerfish Google собирает вместе с MediaTek — первый эксклюзивный заказ TPU для MediaTek;
• в одном корпусе с вычислительным кристаллом — отдельный процессорный блок: обучение и инференс на одном чипе;
• память HBM4E и в 2–3 раза больше быстрой памяти SRAM, чем у базовой версии Humufish;
• упаковку, по слухам, берёт Intel (технология EMIB) вместо привычной TSMC CoWoS; выход — конец 2027 года.

Что известно по утечке

Источник — отраслевой аналитик Мин-Чи Куо и данные цепочки поставок, а не сама Google. Поэтому относимся к деталям как к обоснованному прогнозу, а не к спецификации. Картина такая: TPUv9 выходит в двух вариантах — базовый Humufish и усиленный Triggerfish, который и делают вместе с MediaTek.

• процессорный блок (его проектирует MediaTek) переезжает в один корпус с вычислительным кристаллом ASIC;
• один чип берёт на себя и обучение, и инференс — раньше Google разносила эти задачи по разным кристаллам;
• память — HBM4E у Triggerfish против HBM4 у Humufish; быстрой памяти SRAM на кристалле стало в 2–3 раза больше;
• упаковку, по данным поставщиков, отдают Intel (технология EMIB) вместо привычной TSMC CoWoS.

Зачем процессор рядом с ускорителем

Связка нацелена на агентный ИИ — задачи, где модель не просто отвечает, а ведёт долгие цепочки рассуждений, обращается к инструментам и переключается между обучением с подкреплением и обычным выводом. Держать процессор и ускоритель в одном корпусе — значит убрать задержки на пересылку данных между ними. По сути Google повторяет идею, к которой пришли и другие: плотно сшить процессор с ускорителем, чтобы дорогой кремний не простаивал в ожидании.

Отдельная интрига — кто делает железо. Заказ на Triggerfish называют первым крупным эксклюзивом MediaTek в мире TPU, а упаковку, по слухам, забирает Intel. Для рынка это сигнал: Google пробует маршруты в обход привычной связки TSMC CoWoS, на которую сегодня завязаны почти все ИИ-ускорители.

Где подвох

Сроки и статус. Это не товар и даже не официальный анонс, а прогноз цепочки поставок: производство ждут к концу 2027 года, объёмы — в 2028-м. По оценкам, Triggerfish выпустят в количестве примерно от ста до двухсот тысяч штук — это чип под собственные дата-центры Google, а не под открытый рынок. Цена, по тем же оценкам, примерно на треть выше базовой версии. И главное: TPU у Google и раньше работали только в её облаке — купить такой ускоритель в свою стойку нельзя, можно лишь арендовать мощности. Цифры пока ничем не подтверждены, кроме слов аналитиков.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U