AI時代のプロセッサ再入門【第5回】

CPU、GPU、TPU、NPUは何が違い、AI処理でどう役立つのか？

CPU、GPU、TPU、NPUはいずれもAI技術の活用において使われるプロセッサだ。それぞれAI技術の演算処理とどのような関係にあり、どのような用途で使われるのか。

　機械学習などのAI（人工知能）技術の活用には、複数種類のプロセッサが使われる。汎用（はんよう）的な用途に使われてきた「CPU」（中央処理装置）や「GPU」（グラフィックス処理装置）だけではなく、昨今は「TPU」（テンソル処理装置）や「NPU」（ニューラル処理装置）と呼ばれるプロセッサも使われるようになった。それぞれのプロセッサは何が違い、AI技術の演算処理とどのような関係にあるのか。

CPU、GPU、TPU、NPUの違いとは？　それぞれに適したAI用途

TechTarget発　先取りITトレンド

米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。

この連載の記事をもっと見る

この記事の著者

関連記事

• 

  Intel、AMD、NVIDIAだけではない「混戦のプロセッサ市場」の行方

• 

  「Windows端末」にIntelではなくArmプロセッサ？　NVIDIAの思惑とは

新着ホワイトペーパー PR

• 製品レビュー
  「電子帳簿保存法対応」実践術：タイムスタンプ付与などの要件の手軽な実現方法
• 事例
  「大企業のデジタル化」成功事例集【コクヨ、九州電力、ヨネックスなど21社】
• 製品資料
  “顧客管理の課題”を簡単に解決する方法とは？
• 製品資料
  契約管理の“あるある課題”をノーコード開発で解決するためのポイント
• 製品資料
  揺らぐ境界防御　いま企業が特に警戒すべき「3つのセキュリティ課題」とは？