Google 據報與 AMD 聯手開發第 10 代 TPU，融合 CPU 核心應用於強化學習
為何重要
Google 與 AMD 的合作標誌著資料中心 AI 硬體架構的重大轉向：從過去單純依賴加速器的模式，轉向探索「CPU與加速器」封裝整合（co-packaging）的新技術路徑。這對開發者而言，意味著未來部署基於代理 的 AI 模型時，需重估資料中心的硬體效能邊界，不再僅關注加速器的算力，而是 CPU 與加速器之間的互連效率。從產業競爭角度看，此舉表明 AMD 已具備與 Nvidia、Broadcom 分食大型雲端巨頭自研晶片訂單的技術競爭力。
報導指出 Google 正與 AMD 合作開發 TPU 第 10 代（TPU v10）晶片，這不僅是 AMD 首次重大參與大型自訂 AI ASIC 專案，也可能代表 Google 的新型晶片將採用封裝內整合 CPU 核心（類似封裝胡桃鉗）的混合架構。此舉是為了應對強化學習 等工作負載對通用運算資源的日益增長的需求。
- 根據報導，Google 在最新推動推理與強化學習的 TPU 8i 系統中，配比為每 2 個 TPU 配備 1 個 Google Axion CPU；相較於較舊的第 7 代 TPU（每 4 個配 1 個 Xeon），現有架構已更重視提升 CPU 資源。
- AMD 的參與被視為首度深度介入 Google 的自訂晶片設計，報導暗示 AMD 將利用其在 SoIC 先進封裝、CPU IP 以及特定 CPU 核心的強項協助 Google 構建專用晶片。
- 參考 AMD Instinct MI300A 採用異構封裝整合 x86 CPU 核心與加速器小晶粒的成功先例，Google 可能會將其自有的 TPU 計算小晶粒與 AMD 的 CPU 和 HBM 製程組合成高整合度的封裝。