AI 開発加速を目指す Mirendil、Google Cloud の AI Hypercomputer を採用
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AI 開発の加速を目的とするフロンティア AI ラボ「Mirendil」が、モデルの前処理・後処理訓練および推論に Google Cloud の AI Hypercomputer（TPU と GPU の混合構成）を利用すると発表した。
AI深層分析を開く2026年8月6日 22:40
AI深層分析
キーポイント
Mirendil のインフラ採用発表
Google Cloud は、AI 開発の加速と民主化を目指す Frontier AI ラボ「Mirendil」が同社の AI Hypercomputer を利用すると発表した。
TPU と NVIDIA GPU のハイブリッド構成
Mirendil は、Google の TPU アクセラレータと Google Cloud 上で稼働するフルスタックの NVIDIA AI インフラを混合して使用し、ワークロードに最適なアーキテクチャを選択できる。
Gemini Enterprise Agent Platform の活用
両社は TPU と GPU 環境のプロビジョニングと管理を効率化する「Gemini Enterprise Agent Platform」内のマネージドトレーニングクラスターを共同で設計・導入した。
大規模学習ループの加速
Mirendil は、実験設計から結果評価、反復までの研究ループを高速化するシステムを構築しており、TPU v5P クラスターは既に稼働中である。
AI研究ループの加速
Mirendilは、実験設計や結果評価などの人間による研究ループの速度を制限する課題に対し、そのループ自体を加速・改善するAIシステムを開発している。
重要な引用
"Progress in AI has been bounded by how fast humans can run the research loop - designing experiments, evaluating results, and iterating," said Behnam Neyshabur, cofounder and CEO of Mirendil.
"We're building AI systems that can accelerate and improve that loop itself."
"We're building AI systems that can accelerate and improve that loop itself. Expanding on Google Cloud gives us the scale and flexibility to push those systems further and put frontier AI research capabilities in the hands of many more scientists and engineers to run that loop faster and at a greater scale."
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編集コメント
Google Cloud が提供するハイブリッドインフラ環境は、特定のベンダーロックインを避けつつ大規模学習の柔軟性を確保する重要なステップとなる。Mirendil のような新鋭ラボが即座に高性能リソースを活用できる仕組みは、AI 研究のスピード感を高める上で極めて有効である。
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主要な AI ラボのほとんどは、モデルのトレーニングやエージェントの推論、そして新たなフロンティア研究のために Google Cloud インフラストラクチャを利用しています。また、業界の研究とイノベーションを牽引する新規で成長著しい AI スタートアップにとっても、Google Cloud は引き続きプラットフォームとしての選択肢となっています。
本日、AI 開発の加速に注力する有望なフロンティア AI ラボである Mirendil が、Google Cloud の AI Hypercomputer を活用することを発表します。これには、Google の TPU AI アクセラレータと、Google Cloud で稼働するフルスタックの NVIDIA AI インフラストラクチャを組み合わせて使用することが含まれます。この専用設計された AI インフラは、Mirendil によるモデルの事前学習および事後学習アプリケーションを支えるものです。
Mirendil チームは、AI の研究開発を加速し、その民主化に貢献する新たな AI システムを構築しています。具体的には、初期のモデル事前学習から事後学習に至るまでの複雑なエンドツーエンドのトレーニングワークフローを管理し、大規模な強化学習を実現することです。Google Cloud を介して TPU と NVIDIA のフルスタック・アクセラレーテッド・コンピューティングプラットフォームを組み合わせて選択できるため、Mirendil は重要な計算リソースに迅速にアクセスでき、時間とともに自社のワークロードに最適なアーキテクチャを柔軟に選定し続けることが可能になります。
私たちは、計算基盤、ストレージ、ネットワーク、制御の各レイヤーにわたる TPU と NVIDIA AI インフラの統合設計および導入において、Mirendil と密接に連携しました。また、Gemini Enterprise Agent Platform で稼働する 管理されたトレーニングクラスター を活用したシステムでも共同開発を進めています。これにより、Mirendil にとって TPU と GPU の両方の環境の準備と管理が大幅に効率化されました。
現在、Mirendil はすでに TPU v5P チップで構成されたクラスターを稼働させており、NVIDIA AI による加速計算システムもまもなく運用開始されます。
「AI の進歩は、人間が研究ループ（実験の設計、結果の評価、反復）をどれほど速く回せるかに制約されてきました」と Mirendil の共同創設者兼 CEO の Behnam Neyshabur は語ります。「私たちは、このループ自体を加速・改善できる AI システムを構築しています。Google Cloud での展開規模と柔軟性を活用することで、これらのシステムをさらに発展させ、最先端の AI 研究能力をより多くの科学者やエンジニアが手にできるようになります。これにより、研究ループはこれまで以上に高速かつ大規模に回せるようになります。」
当社のパートナーシップの詳細については、Mirendil の ブログ でご覧ください。
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Nearly every major AI lab uses Google Cloud infrastructure, including for training of models, inference for agents, and new frontier research. Google Cloud also continues to be the platform of choice for new, high-growth AI startups who are driving much of the industry’s research and innovation.
Today, we’re announcing that Mirendil, an exciting frontier AI lab focused on accelerating AI development, will also utilize Google Cloud’s AI Hypercomputer. This includes using a mix of Google’s TPU AI accelerators and full-stack NVIDIA AI infrastructure running on Google Cloud; this purpose-built AI infrastructure will support model pre-training and post-training applications for Mirendil.
The Mirendil team is building new AI systems that can help accelerate and democratize AI research and development. This means managing complex, end-to-end training workflows from initial model pre-training through post-training, and powering reinforcement learning on a massive scale. The ability to choose a mix of both TPU and NVIDIA’s full-stack accelerated computing platform through Google Cloud meant that Mirendil could access critical compute very quickly, and continue to match its workloads to the architecture best-suited to it over time.
We closely partnered with Mirendil on end-to-end design and deployment of combined TPU and NVIDIA AI infrastructure across compute, storage, networking, and control planes. We also collaborated on a system that uses managed training clusters running in Gemini Enterprise Agent Platform, which effectively streamlines the provisioning and management of both TPU and GPU environments for Mirendil. Mirendil is already live with a cluster of TPU v5P chips, with NVIDIA AI accelerated computing systems coming online soon.
"Progress in AI has been bounded by how fast humans can run the research loop - designing experiments, evaluating results, and iterating," said Behnam Neyshabur, cofounder and CEO of Mirendil. "We're building AI systems that can accelerate and improve that loop itself. Expanding on Google Cloud gives us the scale and flexibility to push those systems further and put frontier AI research capabilities in the hands of many more scientists and engineers to run that loop faster and at a greater scale."
You can read more about our partnership on Mirendil’s blog.
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