進化しているGPU・TPU
CPUはあらゆる種類の計算をこなすことのできる中央処理装置です。
セントラルプロセッシングユニットの略です。
近年ではパーソナルコンピューターの核となっています。
しかし人工知能・AIやデーセンター・サーバーなどの大量のデータを高速で処理する場面では、電力消費がかかることや性能が下がるというデメリットがあると言われるようになってきました。
そこで台頭してきているのがGPU・TPUです。
エヌビディアの「GPU」
自動車自動運転の人工知能・AIをエヌビディアはTOYOTAと一緒に開発すると発表しました。
エヌビディアは人工知能・AI半導体として機械学習の計算を高速化することに特化したGPU(グラフィックプロセッシングユニットの略です)を発表しています。
この発表したエヌビディアのGPUはデータセンターの処理能力を15倍向上させるといいます。
GPUは機械学習、ディープラーニングする特に人工知能・AIを活用するために向いている・必要になると言われるようになってきました。主に機械学習の段階での使用に必要とされています。
GPUはCPUと同様に電力消費がかかるというデメリットもあるとされています。
Googleの開発した「TPU」
Googleは2016年と2017年のGoogleI/OでTPUというAI(人工知能)用プロセッサーを開発し、発表しています。
TPUとはテンサープロセッシングユニットの略です。
一代目TPUは2016年、二代目TPUは2017年のGoogleI/Oで発表されました。
Googleの一代目TPUはCPU・GPUに比べて15～30倍の計算性能、30～80倍の省電力性能を実現していると発表されています。データーセンター・サーバーはコンピューターの集合体であり、その中でこのTPUは高性能かつ省電力で働くといいます。
筆者は短文・長文、文章の質問はディープラーニングするAI、機械学習するTPUに答えてもらうのが良いのではないかとふと考えます。明確な複数の文章の回答を得たい場合に役立つAI等が考えられます。
いずれ文章で質問して文章で答えがかえってきたり、その答えになった背景の関連記事がずらっと並べたりできる検索の機能ができてくるのではないかと考えています。
