2019年06月05日 10時00分 公開
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Computer Weekly日本語版AI市場を巡るGPU、TPU、FPGA、ASICの競争に意外なプロセッサが参戦

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[ITmedia]

汎用プロセッサもまだまだやれる

 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。

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