2018年08月30日 05時00分 公開
特集/連載

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

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

2021年ホリデーシーズンにおける米国オンライン消費額、サプライチェーン危機にもかかわらず過去最大を更新
「Adobe Digital Economy Index」によると、米国の2021年のホリデーシーズンにおけるオン...

news014.jpg

「パーソナライゼーションエンジン」 売れ筋TOP10(2022年1月)
今週は、パーソナライゼーション製品の国内売れ筋TOP10を紹介します。

news146.jpg

オンライン商談システム市場 2020年度は前年度比倍増――ITR調査
コロナ禍によるオンライン商談需要の急増で市場が急拡大。訪問営業減少の影響が鮮明に表...