AMD-EPYC-CPUs betreiben Googles vertrauliche TPU-8tx-Infrastruktur
Prozessoren der 5. Generation von AMD EPYC bilden die Host-Infrastruktur für Google Cloud TPU 8tx. AMD bezeichnet das System als erste Cloud-Tensor-Processing-Unit mit hardwaregestützter vertraulicher Datenverarbeitung. Nach Angaben der Unternehmen soll die Kombination Unternehmen dabei helfen, sensible KI-Modelle und Daten zu schützen, während sie Workloads in der Cloud ausführen.
- Prozessoren der 5. Generation von AMD EPYC bilden den Host für Google Cloud TPU 8tx.
- TPU 8tx wird als erstes Cloud-TPU-System mit hardwaregestützter vertraulicher Datenverarbeitung beschrieben.
- AMD SEV trägt zum Schutz der Daten zwischen dem EPYC-Host und den TPU-Beschleunigern bei.
- Das System zielt auf Inferenz-, Feinabstimmungs-, Reinforcement-Learning- und agentische KI-Workloads.
- AMD zufolge wird EPYC von mehr als 10 führenden Hyperscalern und Frontier-KI-Laboren eingesetzt.
EPYC bildet die Host-Grundlage für TPU 8tx
AMD teilte am 09. November 2026 mit, dass seine AMD-EPYC-Prozessoren der 5. Generation die Orchestrierung von Workloads, die Datenaufbereitung und die Kommunikation mit hohem Durchsatz zu den TPU-Beschleunigern in Google Cloud TPU 8tx übernehmen. Die erweiterte Zusammenarbeit verbindet die EPYC-CPU-Leistung, die Sicherheitsfunktionen von AMD Infinity Guard und die x86-Softwarekompatibilität mit der KI-Beschleunigung durch Google Cloud TPU.
AMD zufolge soll das System Inferenz-, Feinabstimmungs- und Reinforcement-Learning-Workloads unterstützen. Google Cloud TPU 8tx ist Teil des AI Hypercomputer von Google. Die Unternehmen erklären, dass die Architektur für Organisationen entwickelt wurde, die sensible KI-Workloads in großem Maßstab ausführen und dabei den Datenschutz gewährleisten müssen.
Hardware-Schutz erstreckt sich auf CPU und Beschleuniger
TPU 8tx nutzt die Funktionen von AMD Secure Encrypted Virtualization, kurz SEV, im EPYC-Prozessor. AMD zufolge erweitern diese Funktionen in Verbindung mit der TPU den Schutz durch vertrauliche Datenverarbeitung über die CPU hinaus auf angeschlossene Beschleuniger.
Nach Angaben des Unternehmens können Kunden-Prompts, Modellgewichte und Zwischendaten im CPU-Speicher sowie bei der Übertragung zwischen Host und Beschleunigern verschlüsselt bleiben. Während der Ausführung auf dem Beschleuniger kommt eine Hardware-Isolierung zum Einsatz. Außerdem werden die Identität und die Sicherheitskonfiguration eines Beschleunigers überprüft, bevor er direkten Zugriff auf geschützten Speicher erhält.
Diese Maßnahmen zielen auf Reasoning- und agentische KI-Anwendungen, die sensible Informationen verarbeiten. AMD erklärte außerdem, dass seine EPYC-Prozessoren das umfassendere Portfolio von Google Cloud für vertrauliche Datenverarbeitung unterstützen, darunter Confidential VMs, Confidential GKE, Confidential Space, Confidential Managed Service for Apache Spark und Confidential Dataflow.
AMD positioniert EPYC als Plattform für verschiedene Beschleuniger
AMD erklärte, dass EPYC-Prozessoren bei mehr als 10 führenden Hyperscalern und Frontier-KI-Laboren als Host-CPU zum Einsatz kommen. Die Prozessoren unterstützen Systeme mit AMD-Instinct-GPUs, Nvidia-GPUs und kundenspezifischen KI-Beschleuniger-ASICs.
Nach Darstellung von AMD bleiben Host-CPUs dafür zuständig, Daten bereitzustellen, Workloads zu planen und beschleunigte KI-Workloads mit den umgebenden Anwendungen und Diensten zu verbinden. Das Unternehmen stellt die x86-Softwarekompatibilität von EPYC und den Einsatz mit verschiedenen Beschleunigerarchitekturen als Möglichkeit dar, Kunden eine einheitliche CPU-Plattform zu bieten, während die KI-Infrastruktur immer spezialisierter wird.
Die TPU-8tx-Bereitstellung baut auf mehreren Generationen der Zusammenarbeit zwischen AMD und Google Cloud auf. Die Unternehmen haben gemeinsam an universellen, rechenintensiven, speicherintensiven und beschleunigten Workloads gearbeitet, darunter die virtuellen Maschinen Google Cloud Compute Engine C4D, N4D, H4D, Z4D und G4. Für Nutzer bedeutet die Ankündigung, dass die TPU-Beschleunigung von Google Cloud mit einem hardwarebasierten Vertraulichkeitsmodell kombiniert wird, das Daten während der Verarbeitung und beim Austausch mit dem Host-System schützen soll.
