Google開発の機械学習用チップ TPU(テンソルプロセッシングユニット)とは？CPUやGPUと異なる点

・TPUは、ニューラルネットワークの機械学習用に特別に設計されたAIアクセラレータチップです。
・TPUはTensorFlowを含むディープラーニングタスクに適していますが、GPUはより汎用的で柔軟な超並列プロセッサです。

人工知能（AI）の一部門である機械学習は、技術分野の昨今の流行語です。驚異的な速さで機械学習の関連度と重要度が高まりつつありますが、いまだに従来のプロセッサは、トレーニングであっても、はたまたニューラルネットワーク処理であっても、効率的に機械学習を処理することができていません。

いくつかのメーカーは、高速グラフィックス処理用の高度な並列アーキテクチャを備えたGPUを構築しており、CPUよりも強力ですが、若干劣っています。

この問題に対処するために、Googleは、ニューラルネットワークの機械学習に使用されるAIアクセラレータのアプリケーション固有の集積回路を開発しました。デバイスはTensorFlow Framework用に特別に設計されているため、Tensor Processing Unit（TPU）と名付けられました。

知らない人のために説明すると、TensorFlowはデータフロープログラミングとさまざまな機械学習タスクのためのオープンソースライブラリです。 Googleによって開発され、MacOS、

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