Loading AI tools
ウィキペディアから
テンサー・プロセッシング・ユニット[1][2](Tensor processing unit、TPU)はGoogleが開発した機械学習に特化した特定用途向け集積回路(ASIC)。グラフィック・プロセッシング・ユニット(GPU)と比較して、ワットあたりのIOPSをより高くするために、意図的に計算精度を犠牲に(8ビットの精度[3])した設計となっており、ラスタライズ/テクスチャマッピングのためのハードウェアを欠いている[4] 。チップはGoogleのテンソルフローフレームワーク専用に設計されているがGoogleはまだ他のタイプの機械学習にCPUとGPUを使用している[5] 。他のAIアクセラレータの設計も他のベンダーからも登場しており、組み込みやロボット市場をターゲットとしている。
この記事は英語版の対応するページを翻訳することにより充実させることができます。(2023年12月) 翻訳前に重要な指示を読むには右にある[表示]をクリックしてください。
|
Googleは同社独自のTPUは囲碁の人間対機械シリーズのAlphaGo対李世ドル戦で使用されたと述べた[4]。GoogleはTPUをGoogleストリートビューのテキスト処理に使っており、5日以内にストリートビューのデータベースの全てのテキストを見つけることができる。Googleフォトでは個々のTPUは1日に1億枚以上の写真を処理できる。TPUはGoogleが検索結果を提供するために使う「RankBrain」においても使用されている[6] 。TPUは2016年のGoogle I/Oで発表されたが、GoogleはTPUは自社のデータセンター内で1年以上前から使用されていると述べた[5][4]。
Googleの著名ハードウェアエンジニアのNorm Jouppiによると、TPU ASICはヒートシンクが備え付けられており、データセンターのラック内のハードドライブスロットに収まるとされている[5][7]。2017年時点でTPUはGPUTesla K80やCPUXeon E5-2699 v3よりも15~30倍高速で、30~80倍エネルギー効率が高い[8][9]。
第1世代のTPUは、PCIe 3.0バスを介してホストCPUからのCISC命令で動作する8ビット行列乗算エンジンである。TPUは28 nmプロセスで製造され、正確なダイサイズは不明であるがHaswellの半分未満とされていることから最大で331 mm2である[10]。クロックスピードは700 MHzであり、熱設計電力(消費電力)は28~40Wである。TPUは28 MiBのチップメモリーと65536個の8ビット積和演算器の結果を取る4 MiBの32ビットアキュムレーターを有している。命令はホストとのデータ送受信、行列の乗算または畳み込み、活性化関数の適用を実行する[11]。
第2世代のTPUは2017年5月に発表された[12] 。個々のTPU ASICは45テラFLOPSであり、4チップ(1台)で合計180テラFLOPSモジュールとなる。これらのモジュールは256チップ(64台)組み合わせると11.5 PFLOPSのパフォーマンスを発揮する[13]。とりわけ第1世代のTPUは整数に限定されている一方で第2世代のTPUは浮動小数点演算が可能である[14]ので、機械学習モデルの訓練と推論の両方に役立つ。Googleはテンソルフローアプリでの使用のために「Google Computeエンジン」で第2世代のTPUが利用できるようになると述べた[15]。
第3世代のTPUは2018年5月に発表された。発表内容は、1ユニットあたりの計算性能が100ペタFLOPSであり、冷却が液体冷却であることのみであった。
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.