要点
- 現代のコンピューティングにおける重要な発展は、機械学習やAIで使用される処理およびプロセッサチップの多様化である。
- 従来のコンピューティングは、汎用プロセッサを中心としたが、目的に特化したプロセッサの採用が進んでいる。
- GPU、TPU、NPUなどのプロセッサユニットは、MLおよびAI環境で重要な役割を果たしている。
- CPUはコンピュータの基盤であり、GPUは巨大な規模での特定のタスクを処理するために特化している。
- TPUはASICで、主にGoogle Cloudで利用可能であり、NPUsは推論を加速させるために設計されている。
感想
機械学習やAIの発展に伴い、特定の処理を効率的かつ高性能に行うためのプロセッサの多様化が重要であることが分かります。GPU、TPU、NPUなどのプロセッサユニットが、それぞれの特性を活かしてMLやAIのタスクを支援していることが興味深いです。
元記事: https://www.techtarget.com/whatis/feature/GPUs-vs-TPUs-vs-NPUs-Comparing-AI-hardware-options