Google 傳聯手 AMD 打造第十代 TPU，整合 CPU 核心攻強化學習
根據半導體研究機構 SemiAnalysis 一份研究報告所述，Google 與 AMD 攜手合作，共同開發第十代 TPU 其中一款。開發方向恐怕不是一般的 AI 加速器升級，而是朝向結合 TPU 與 CPU 核心一同封裝的混合式設計，鎖定強化學習和其他需要通用運算的工作負載。
「市場傳言指出，Google 正與 AMD 就一項第 10 代 TPU 專案進行合作」，SemiAnalysis 客戶研究報告如此寫到，「AMD 的參與，將是該公司首次真正投入一項客製化 AI ASIC 專案」，SemiAnalysis 的分析師認為，AMD 擁有強大的 IP，尤其是在先進封裝和 SoIC 方面；此外，其 CPU IP 或許同樣具備吸引力，考量到 Google 及其客戶推動將 CPU 核心整合進 TPU 的同一封裝內，以因應強化學習工作負載。
CPU 這個切入角度尤其值得關注，雖然傳統的大型語言模型訓練仍壓倒性地偏重於 AI 加速器，但針對推理型和代理式模型所進行的強化學習，可能在加速器運算周邊需要相當可觀的通用運算資源。
Google 其實早已開始在推理導向 TPU 周邊增加 CPU 資源，最新的 TPU 8i 系統用於推理和強化學習工作負載，配置比例約為每 2 顆 TPU 搭配 1 顆 Google Axion CPU；相較之下，採放第 7 代 TPU 的伺服器則是每 4 顆 TPU 搭配 1 顆 Xeon「Emerald Rapid」處理器。SemiAnalysis 分析認為，如果未來某些場景需要接近 1 比 1 的加速器和 CPU 配置，把 CPU 核心直接放進 TPU 封裝內，可能是更合理的下一步。
將 CPU 核心直接放進 TPU 封裝內，可縮短通用運算和張量運算之間的距離，提升效能表現並降低功耗，這正是 AMD 得以派上用場之處。AMD 早已具備開發資料中心等級晶片的設計經驗，即 Instinct MI300A，這款產品同時封裝 x86 和加速器 2 種 chiplet。因此，一款研擬中的產品，可能將 Google 自行研發的張量運算 chiplet，與 AMD 的 CPU 和 HBM，結合在一個由 AMD 所打造的緊密整合封裝中。
不過，相關內容目前仍屬市場傳聞，SemiAnalysis 也明確表示其分析可能有誤，AMD 參與的實際形式還不清楚。如果報導屬實，那麼真正重要的發展或許不在於 AMD 協助 Google 打造新產品，而是 Google 考慮為其 TPU v10 系列打造一款全新、偏重 CPU 的新晶片，針對強化學習和代理式工作負載最佳化
（首圖來源：Google）