Oracle ofrecerá TPU de Google como primer proveedor de nube a hiperescala fuera de Google

Oracle y Google anunciaron el 27 de octubre de 2026 que las unidades de procesamiento tensorial (TPU, por sus siglas en inglés) de Google estarán disponibles a través de Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Será la primera vez que se ofrezcan TPU de Google en una plataforma en la nube a hiperescala fuera de Google. Las compañías hicieron el anuncio en Oracle AI World, en Las Vegas, y dijeron que las TPU de Google estarán disponibles en OCI durante el año natural 2027, con una expansión gradual a lo largo de varios años para satisfacer las necesidades de los clientes.

En virtud del acuerdo, OCI proporcionará la energía, la refrigeración y las redes de centros de datos necesarias para desplegar TPU de Google a gran escala dentro de su infraestructura. El anuncio señala que añadir las TPU de Google, diseñadas específicamente para este fin, a la cartera de capacidad de cómputo para IA de OCI dará a los clientes la flexibilidad de adaptar sus cargas de trabajo más exigentes a una infraestructura diseñada para ofrecer una escalabilidad casi lineal y una economía altamente optimizada.

«Las distintas cargas de trabajo de IA tienen necesidades de cómputo diferentes», afirmó Mahesh Thiagarajan, presidente de Oracle Cloud Infrastructure, Oracle. «La incorporación de las TPU de Google a OCI da a los clientes acceso a varias de las principales arquitecturas de cómputo para IA en una misma nube. Esa posibilidad de elegir les permite seleccionar la infraestructura adecuada según el rendimiento, la capacidad de procesamiento y los costos de cada carga de trabajo de IA».

Amin Vahdat, vicepresidente sénior y director de tecnología de IA e infraestructura de Google, afirmó que las TPU ofrecen a los clientes una opción diseñada específicamente para las exigentes cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia, y que su incorporación a OCI permitirá que más organizaciones accedan a esta tecnología y tengan mayor flexibilidad para crear y ejecutar sus aplicaciones de IA más complejas. «La próxima generación de IA requerirá una variedad de recursos de cómputo», dijo.

Cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia

El anuncio describe las TPU de Google como aceleradores personalizados, diseñados conjuntamente con software abierto para impulsar todo el ciclo de vida de la IA: desde el entrenamiento de modelos de frontera y la inferencia a gran escala hasta las exigencias de datos del razonamiento en varios pasos de la IA agéntica. La arquitectura de las TPU está diseñada para maximizar el procesamiento de IA por cada vatio de electricidad, con acceso rápido a los datos de los modelos y comunicación veloz entre chips.

Según el comunicado, las TPU de Google pueden admitir el entrenamiento de modelos grandes y el posentrenamiento, incluidos los modelos densos y los de mezcla de expertos, así como la inferencia en producción para aplicaciones de razonamiento, IA agéntica y contextos largos. Los clientes podrán elegir TPU de Google en OCI, optimizadas para sus cargas de trabajo, requisitos de rendimiento y objetivos de costos.

Arquitectura de TPU 8T y TPU 8I

El comunicado señala que la cartera de TPU de Google se basa en más de una década de desarrollo de chips de IA personalizados y que la octava generación incorpora dos arquitecturas diseñadas específicamente para distintos usos: TPU 8t para entrenamiento y TPU 8i para inferencia. Afirma que TPU 8t reduce de meses a semanas los ciclos de desarrollo de modelos de frontera y ofrece casi tres veces más rendimiento de cómputo por pod que la generación anterior, mientras que TPU 8i está diseñada para gestionar el trabajo iterativo de numerosos agentes especializados.

Google publicó las especificaciones técnicas de ambos sistemas en una entrada del blog sobre infraestructura del 22 de abril de 2026. Según esa publicación, TPU 8t reúne 9.600 chips en un único superpod para proporcionar 121 exaflops de capacidad de cómputo y dos petabytes de memoria compartida, conectada mediante interconexiones de alta velocidad entre chips. La memoria unificada y el doble de ancho de banda de interconexión están concebidos para favorecer una escalabilidad casi lineal y el máximo aprovechamiento del sistema. Google dijo que su software Pathways y JAX puede orquestar más de un millón de chips TPU en un solo clúster, y que su red Virgo Network puede conectar 134.000 TPU en una única red dentro de un centro de datos, así como más de un millón de TPU distribuidas entre varios centros de datos en un clúster de entrenamiento.

En cuanto a TPU 8i, la publicación de Google señala que el chip triplica la memoria SRAM integrada hasta alcanzar los 384 MB, aumenta la memoria de alto ancho de banda a 288 GB y duplica el ancho de banda de interconexión entre chips hasta los 19,2 Tb/s, a la vez que reduce en más de un 50 % el diámetro de la red ICI. Según Google, un motor Collectives Acceleration Engine dedicado reduce la latencia en el chip hasta cinco veces para minimizar las demoras durante las solicitudes de alta concurrencia. La compañía afirmó que, para la inferencia, el diseño ofrece un 80 % más de rendimiento por dólar que la generación anterior. En abril, Google dijo que TPU 8t y TPU 8i estarían disponibles pronto para sus clientes de la nube; el anuncio del 27 de octubre amplía por primera vez la disponibilidad de estos aceleradores a una plataforma a hiperescala fuera de Google.