テンサー・プロセッシング・ユニット

曖昧さ回避 TensorFlow、Google Tensor、Tensorコアとは異なります。

テンサー・プロセッシング・ユニット[1][2]（Tensor processing unit、TPU）はGoogleが開発した機械学習に特化した特定用途向け集積回路(ASIC)。グラフィック・プロセッシング・ユニット(GPU)と比較して、ワットあたりのIOPSをより高くするために、意図的に計算精度を犠牲に（8ビットの精度[3]）した設計となっており、ラスタライズ/テクスチャマッピングのためのハードウェアを欠いている[4] 。チップはGoogleのテンソルフローフレームワーク専用に設計されているがGoogleはまだ他のタイプの機械学習にCPUとGPUを使用している[5] 。他のAIアクセラレータの設計も他のベンダーからも登場しており、組み込みやロボット市場をターゲットとしている。

Googleは同社独自のTPUは囲碁の人間対機械シリーズのAlphaGo対李世ドル戦で使用されたと述べた[4]。GoogleはTPUをGoogleストリートビューのテキスト処理に使っており、5日以内にストリートビューのデータベースの全てのテキストを見つけることができる。Googleフォトでは個々のTPUは1日に1億枚以上の写真を処理できる。TPUはGoogleが検索結果を提供するために使う「RankBrain」においても使用されている[6] 。TPUは2016年のGoogle I/Oで発表されたが、GoogleはTPUは自社のデータセンター内で1年以上前から使用されていると述べた[5][4]。

Googleの著名ハードウェアエンジニアのNorm Jouppiによると、TPU ASICはヒートシンクが備え付けられており、データセンターのラック内のハードドライブスロットに収まるとされている[5][7]。2017年時点でTPUはGPUTesla K80やCPUXeon E5-2699 v3よりも15～30倍高速で、30～80倍エネルギー効率が高い[8][9]。

アーキテクチャ

第1世代

第1世代のTPUは、PCIe 3.0バスを介してホストCPUからのCISC命令で動作する8ビット行列乗算エンジンである。TPUは28 nmプロセスで製造され、正確なダイサイズは不明であるがHaswellの半分未満とされていることから最大で331 mm2である[10]。クロックスピードは700 MHzであり、熱設計電力(消費電力)は28～40Wである。TPUは28 MiBのチップメモリーと65536個の8ビット積和演算器の結果を取る4 MiBの32ビットアキュムレーターを有している。命令はホストとのデータ送受信、行列の乗算または畳み込み、活性化関数の適用を実行する[11]。

第2世代

第2世代のTPUは2017年5月に発表された[12] 。個々のTPU ASICは45テラFLOPSであり、4チップ(1台)で合計180テラFLOPSモジュールとなる。これらのモジュールは256チップ(64台)組み合わせると11.5 PFLOPSのパフォーマンスを発揮する[13]。とりわけ第1世代のTPUは整数に限定されている一方で第2世代のTPUは浮動小数点演算が可能である[14]ので、機械学習モデルの訓練と推論の両方に役立つ。Googleはテンソルフローアプリでの使用のために「Google Computeエンジン」で第2世代のTPUが利用できるようになると述べた[15]。

第3世代

第3世代のTPUは2018年5月に発表された。発表内容は、1ユニットあたりの計算性能が100ペタFLOPSであり、冷却が液体冷却であることのみであった。

第4世代

2021年5月にGoogle I/O 2021で発表された。

第5世代

2023年に、費用対効果の高いTPU v5eと性能重視のTPU v5pが発表された。

第6世代

2024年5月にGoogle I/O 2024でTPUv 6e[16]が発表された。TPU v5eの4.7倍の性能を誇る[17]。

関連項目

参考文献

[脚注の使い方]
  1. ^ “AI半導体｢エヌビディア｣は何がスゴいのか”. 東洋経済オンライン (2017年12月19日). 2024年8月6日閲覧。
  2. ^ Cherney, Max A.「アップル、ＡＩモデル訓練にグーグルの技術も利用」『Reuters』2024年6月12日。2024年8月6日閲覧。
  3. ^ “Google's Big Chip Unveil For Machine Learning: Tensor Processing Unit With 10x Better Efficiency (Updated)” (2016年5月19日). 2016年6月26日閲覧。
  4. ^ a b c “Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip” (英語). Google (May 18, 2016). 2017年1月22日閲覧。
  5. ^ a b c “Google's Tensor Processing Unit explained: this is what the future of computing looks like” (英語). TechRadar. http://www.techradar.com/news/computing-components/processors/google-s-tensor-processing-unit-explained-this-is-what-the-future-of-computing-looks-like-1326915 2017年1月19日閲覧。 
  6. ^ “Google's Tensor Processing Unit could advance Moore's Law 7 years into the future” (英語). PCWorld. http://www.pcworld.com/article/3072256/google-io/googles-tensor-processing-unit-said-to-advance-moores-law-seven-years-into-the-future.html 2017年1月19日閲覧。 
  7. ^ 米Googleが深層学習専用プロセッサ「TPU」公表、「性能はGPUの10倍」と主張 日経コンピュータDigital
  8. ^ Google、AIチップ「TPU」はGPUより30倍速い
  9. ^ Jouppi, Norman P., et al. "In-datacenter performance analysis of a tensor processing unit." 2017 ACM/IEEE 44th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA). IEEE, 2017.
  10. ^ GoogleのAI開発を支えるディープラーニング専用プロセッサ「TPU」 - ISCA論文レビュー版から、その仕組みを読み解く マイナビニュース
  11. ^ "In-Datacentre Performance Analysis of a Tensor Processing Unit". {{cite web}}: Cite webテンプレートでは|access-date=引数が必須です。 (説明)
  12. ^ “Google brings 45 teraflops tensor flow processors to its compute cloud”. Ars Technica. (17 May 2017). https://arstechnica.com/information-technology/2017/05/google-brings-45-teraflops-tensor-flow-processors-to-its-compute-cloud/ 30 May 2017閲覧。 
  13. ^ Googleの機械学習マシン「TPU」の第2世代登場、1ボード180TFLOPSで64台グリッドでは11.5PFLOPSに到達 GIGAZINE
  14. ^ Googleが第2世代TPUを発表、処理性能は180TFLOPS EE Times Japan
  15. ^ “Google Cloud TPU Details Revealed”. Serve The Home. (17 May 2017). https://www.servethehome.com/google-cloud-tpu-details-revealed/ 30 May 2017閲覧。 
  16. ^ “Trillium（v6e）の概要 | Cloud TPU”. Google Cloud. 2024年12月9日閲覧。
  17. ^ 株式会社インプレス (2024年5月15日). “Google、従来比性能4.7倍のTPU。HBMの速度/容量も2倍に”. PC Watch. 2024年12月9日閲覧。

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