AMD 于 2026 年 11 月 9 日宣布，其第五代 EPYC 处理器正在为谷歌云 TPU 8tx 提供主机基础设施。TPU 8tx 是首个提供硬件强制机密计算的云张量处理单元（TPU）系统，这意味着企业在云端运行敏感 AI 工作负载时，可以在不牺牲数据保护的前提下获得加速算力。
此次合作将 AMD EPYC 的 CPU 性能、AMD Infinity Guard 安全能力与 x86 软件兼容性，同谷歌云的 TPU AI 加速相结合，目标场景包括推理、微调和强化学习。在 TPU 8tx 系统中，第五代 EPYC 处理器负责工作负载编排、数据准备以及与 TPU 加速器之间的高吞吐通信。系统利用 AMD EPYC CPU 中的安全加密虚拟化（SEV）能力，与 TPU 协同将机密计算保护从 CPU 延伸至相连的加速器，使客户提示词、模型权重和中间数据在 CPU 内存中及主机与加速器之间传输时保持加密，并在加速器执行期间实现硬件隔离。
AMD 计算与企业 AI 高级副总裁兼总经理 Dan McNamara 表示，最强大的 AI 系统需要能匹配加速器需求的 CPU 基础，EPYC 在性能、内存带宽和 I/O 方面建立了领先能力，并与全球领先云厂商多年工程协作，此次与谷歌云的合作将这一优势带到 TPU 8tx。谷歌云 AI 与计算基础设施副总裁兼总经理 Mark Lohmeyer 则表示，当团队将 AI 智能体投入生产时，需要确信数据和知识产权保持私密，即使面对底层基础设施也是如此；通过将第五代 EPYC 与第八代 TPU 架构结合在 AI Hypercomputer 中，谷歌云首次将硬件强制机密计算引入云 TPU。
这一部署扩展了 AMD EPYC 作为加速 AI 基础设施基础的角色。无论是基于 GPU 还是定制加速器的系统，EPYC CPU 都承担主机处理任务——准备数据、协调工作负载并管理加速器通信。AMD 称，EPYC 处理器是超过 10 家领先超大规模云厂商和前沿 AI 实验室的主机 CPU 选择，覆盖 AMD Instinct GPU、英伟达 GPU 以及定制芯片等多种加速器方案。
AMD 与谷歌云已在多代 EPYC 处理器上展开合作，支持通用、计算密集型、存储密集型和加速型工作负载，当前谷歌云计算引擎的 C4D、N4D、H4D、Z4D 和 G4 虚拟机均基于此。双方还在企业级安全技术上多年协作，包括谷歌安全专家对 AMD 安全处理器固件的深度审查。TPU 8tx 将这一合作延伸至机密 AI 加速领域。
从产业视角看，随着超大规模云厂商和前沿实验室构建日益专用的 AI 基础设施，CPU 选择仍是系统性能和部署的核心环节。加速器依赖主机处理器来供给数据、调度工作并连接周边应用与服务。AMD 借此强调其 EPYC 在多种加速器架构间的通用性，以及成熟的 x86 软件生态支持。对关注 AI 算力产业链的读者而言，这一合作凸显了主机 CPU 在安全与性能上的双重价值，也反映出云厂商在机密计算领域的竞争正在从通用计算向 AI 加速场景延伸。