Oracle integriert Google TPUs in die Oracle Cloud Infrastructure
Oracle AI World, LAS VEGAS—27. Oktober 2026
Oracle und Google gaben heute bekannt, dass Googles Tensor Processing Units (TPUs) über die Oracle Cloud Infrastructure (OCI) verfügbar sein werden. Damit werden Google-TPUs erstmals auf einer Hyperscale-Cloud-Plattform außerhalb von Google angeboten. Durch die Aufnahme der speziell entwickelten TPUs von Google in das KI-Rechenportfolio von OCI erhalten Kunden die Flexibilität, ihre anspruchsvollsten Workloads mit einer Infrastruktur abzustimmen, die auf nahezu lineare Skalierbarkeit und hochoptimierte Wirtschaftlichkeit ausgelegt ist.
„Unterschiedliche KI-Workloads stellen unterschiedliche Anforderungen an die Rechenleistung“, sagte Mahesh Thiagarajan, Präsident von Oracle Cloud Infrastructure bei Oracle. „Durch die Integration von Google TPUs in OCI erhalten Kunden Zugang zu mehreren führenden KI-Rechenarchitekturen in einer einzigen Cloud. Diese Auswahl bietet ihnen die Flexibilität, für jeden KI-Workload die richtige Infrastruktur hinsichtlich Leistung, Durchsatz und Wirtschaftlichkeit auszuwählen.“
Google TPUs sind maßgeschneiderte beschleunigende Prozessoren, die mit Open-Source-Software entwickelt wurden, um den gesamten KI-Lifecycle zu unterstützen – vom Training in Pionierbereichen über groß angelegte Inferenz bis hin zu den Datenanforderungen für mehrstufige Schlussfolgerungen im Bereich der agentenbasierten KI. OCI stellt Stromversorgung, Kühlung und Rechenzentrumsvernetzung bereit, um Google TPUs in großem Maßstab innerhalb seiner Infrastruktur einzusetzen.
„Die nächste Generation der KI wird eine Vielzahl unterschiedlicher Rechenkapazitäten erfordern“, sagte Amin Vahdat, Senior Vice President und Chief Technologist für KI und Infrastruktur bei Google. „TPUs bieten Kunden eine leistungsstarke, speziell entwickelte Lösung für anspruchsvolle Trainings- und Inferenz-Workloads. Durch die Einführung von Google TPUs in OCI erhalten mehr Unternehmen Zugang zu dieser Technologie und mehr Flexibilität bei der Entwicklung und dem Betrieb ihrer komplexesten KI-Anwendungen.“
Mehr KI-Compute-Optionen für jeden Workload
Da Modelle immer umfangreicher werden und der Bedarf an Inferenzberechnungen in der Produktion steigt, gewinnen die Leistung und die Wirtschaftlichkeit jedes Trainingsdurchlaufs und jeder Inferenzanfrage zunehmend an Bedeutung. Die TPU-Architektur von Google ist darauf ausgelegt, die KI-Verarbeitungsleistung pro Watt Strom zu maximieren – durch schnellen Zugriff auf Modelldaten und rasche Kommunikation zwischen den Chips.
Google-TPUs unterstützen das Training und die Nachbearbeitung großer Modelle, darunter Dense-Modelle und „Mixture-of-Experts“-Modelle (MoE), sowie die Inferenz in der Produktion für Anwendungen in den Bereichen Reasoning, Agentenbasierung und Langkontext. Kunden können innerhalb von OCI Google-TPUs auswählen, die für ihre Workloads, Leistungsanforderungen und Kostenziele optimiert sind.
Aufbauend auf mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung in der Entwicklung maßgeschneiderter KI-Chips bietet das TPU-Portfolio von Google speziell entwickelte Rechenelemente, die für umfangreiche Machine-Learning-Workloads optimiert sind. Die TPU der achten Generation von Google führt zwei speziell entwickelte Architekturen ein: TPU 8t für das Training und TPU 8i für die Inferenz. Die TPU 8t verkürzt die Entwicklungszyklen für innovative Modelle von Monaten auf Wochen und bietet im Vergleich zur Vorgängergeneration eine fast dreimal so hohe Rechenleistung pro Pod, während die TPU 8i für die iterative Arbeit vieler spezialisierter Agenten ausgelegt ist.
Google-TPUs auf OCI werden 2027 verfügbar sein und über einen Zeitraum von mehreren Jahren schrittweise ausgebaut, um Kundenbedürfnissen zu erfüllen.
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