TPUという言葉を最近よく見かけるようになりました。
GPUよりもさらにAI寄りの存在として語られることが多いです。
ただ、一般のPCでは見かけないので実感が湧きにくいかもしれません。
この記事では、TPUがなぜ「ものすごい」と言われるのかをそれとなく整理します。
TPUとは何者なのか
TPUは、Googleが独自に開発したAI専用の演算装置です。
正式にはTensor Processing Unitと呼ばれます。
CPUやGPUとは設計思想が大きく異なります。
TPUの基本的な立ち位置
- Googleが自社サービス向けに開発しています。
- 主な用途は機械学習、とくにディープラーニングです。
- 汎用計算よりもAI処理に特化しています。
最初のTPUは2016年に公開されました。
そこから世代を重ねて急速に進化しています。
なぜAI競争に特化した設計なのか
Googleは、AIをサービスの中核に据えています。
検索、翻訳、広告、YouTube、生成AIまで幅広いです。
これらを支える計算量は桁違いです。
背景にある計算量の爆発
- 大規模言語モデルの学習には膨大な演算が必要です。
- GPUだけでは電力効率が課題になります。
- データセンター全体の最適化が必要になります。
そこで「AI専用に割り切った演算装置」としてTPUが生まれました。
競争というより、生存戦略に近い印象です。
GPUと比べて何が違うのか
TPUはGPUの上位互換というわけではありません。
役割がかなり限定され、その分、刺さる場面では圧倒的です。
TPUの強み
- 行列演算に特化しています。
- 電力効率が非常に高いです。
- 大規模並列処理を前提にしています。
世代によって差はありますが、TPUは数十〜数百TOPS級の性能を持ちます。
同じ演算をGPUで行うより、消費電力を抑えやすい点が評価されています。
出典：安野貴博の自由研究
固定ページ: 1 2