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機械学習の（特に学習の）速度を向上させるため、各社はさまざまなカスタムハードウェアの開発と利用を進めている。
GPU（Graphics Processing Unit）をセールスポイントとして大きく躍進しているNVIDIAのような企業もある。
Googleはカスタムアプローチを長年リードし続けている。自社開発したカスタムチップ「Tensor Processing Unit」（TPU）を利用して、オープンソースのディープラーニングライブラリ「TensorFlow」の処理速度を上げる基盤としている。
IBMはASICだけでなく、教師あり機械学習の速度を上げるために量子コンピューティングを適用できるアプリケーション分野の調査を開始している。
もう一つの選択肢がFPGAだ。FPGAは回路の再プログラミングが可能だ。そのためASICの安価な代替手段になる。Microsoftはクラウドでの機械学習の速度向上を目的とする「Project Brainwave」にFPGAの利用を検討している。
この市場に、誰もが知る意外なプロセッサが加わろうとしている。
