- 現代のコンピューティングにおける重要な進展は、機械学習と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、プロセッサをコンピュータアーキテクチャの基礎として中心に据えていた。
- 目的のために設計されたプロセッサの採用が進み、RISCプロセッサの採用が初期の例である。
- GPUは、コンピュータグラフィックスやプロフェッショナルデジタルビジュアライゼーションなどのタスクで必要な数学的およびデータ操作の多くを実行するために導入された。
- TPUは数学的タスクに特化しており、NPUは人間の脳のニューラルネットワークを模倣してAIタスクを加速する。
私の考え: 現代の機械学習とAI環境において、プロセッサの多様化と特化が重要であり、GPU、TPU、NPUなどの専用プロセッサが必要なタスクに対応していることが分かる。
元記事: https://www.techtarget.com/whatis/feature/GPUs-vs-TPUs-vs-NPUs-Comparing-AI-hardware-options