2018年08月30日 05時00分 公開
特集/連載

Amazon Web ServicesやMicrosoftに差をつけられるかGoogleの機械学習用プロセッサ「Cloud TPU」の長所と短所

Googleは「TensorFlow」のパフォーマンスを向上させるため、Cloud TPUというマイクロプロセッサを提供している。クラウド機械学習市場で有力な立場を築いているかのように見えるGoogle Cloud Platformだが、TPUには課題も見られる。

[Paul Korzeniowski,TechTarget]
画像

 クラウドで機械学習のワークロードが増加を続けている。これをサポートするため、Googleは同社の「Compute Engine」プラットフォームの一環として、特殊な用途向けのマイクロプロセッサを展開している。同社は大手クラウドプロバイダーの一員として、人工知能(AI)技術を用いたアプリケーションを自社インフラでサポートする能力を競っている。このマイクロプロセッサは、その取り組みの最新例の1つだ。

 「市場と技術という両方の要因の相乗効果として、Googleのようなベンダーは、パフォーマンスの高いクラウドサービスを新たに開発せざるを得なくなっている」と話すのは、Moor Insights & Strategyのハイパフォーマンスコンピューティングとディープラーニング部門のコンサルティングリードを務めるカール・フロイント氏だ。

 Googleは、オープンソースの「TensorFlow」フレームワークを用いる機械学習アプリケーションのパフォーマンスを向上させるため、「Cloud Tensor Processing Unit」(Cloud TPU)というチップを設計した。Cloud TPUが全ての企業のニーズを満たすことはないとしても、機械学習モデルのトレーニングや導入には、CPUやGPU以上に数多くのメリットをもたらす。

設計上の変化

ITmedia マーケティング新着記事

news122.jpg

博報堂DYメディアパートナーズとDAC、業種特化型マーケティングソリューションの開発を開始
博報堂DYメディアパートナーズとDACは共同で、専門的な情報に特化したWebメディアと協業...

news033.jpg

広告運用の自動化 できることとできないこと
日本の広告運用の現場にも自動化がようやく浸透し始めています。とはいえ、全てが自動化...

news069.jpg

デジタル広告の効果測定、7割の広告主が「Cookieだけでは足りない」――サイカ調査
クッキーだけでは足りないといっても、子どものおやつへの不満ではありません。もっとず...