- Die Anfang des Jahres vorgestellten VMs mit direktem Zugriff auf TPU-Hardware sind jetzt für alle verfügbar
- Optimiert für groß angelegte Ranking- und Empfehlungs-Workloads
→ Im Fall von Snap, einem frühen Anwender, verbesserten sich bei Werbeempfehlungen Leistung/TCO um etwa das 4,65-Fache
- Neue TPU Embedding API vorgestellt: Beschleunigt ML-basierte Ranking-/Empfehlungs-Workloads
→ TF2 Ranking/Recommendation API
→ DLRM- und DCN-v2-Ranking-Modelle als Open Source veröffentlicht
- Unterstützung für TensorFlow, PyTorch und JAX
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