2023年08月06日 10時36分ハードウェア

「CPU」「GPU」「NPU」「TPU」の違いを分かりやすく説明するとこうなる

AIの開発に欠かせない機械学習には、GPUやNPU、TPUなどの処理チップが用いられていますが、それぞれの違いは分かりにくいものです。そんなCPUやGPU、NPU、TPUの違いをGoogleやクラウドストレージサービスを展開するBackblazeがまとめています。

AI 101: GPU vs. TPU vs. NPU
https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/

Cloud TPU の概要 | Google Cloud
https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu?hl=ja

◆CPUとは？
CPUは「Central Processing Unit」の略称で、PCでの文書作成やロケットの進路計算、銀行の取引処理など多様な用途に用いられています。CPUでも機械学習を行うことは可能ですが、CPUには「計算の度にメモリにアクセスする」という特徴があり、機械学習に必要な大量の計算を実行する際はメモリ通信速度がボトルネックとなって処理速度が遅くなってしまいます。

◆GPUとは？
GPUは「Graphics Processing Unit」の略称で、GPUやメモリ、入出力機器などをセットにしたグラフィックスボードが市場に広く出回っています。GPUには算術論理演算ユニット(ALU)が数千個搭載されており、「大量の計算を並列処理する」という操作を得意としていることから、CPUと比べて圧倒的に高速な機械学習が可能です。ただし、GPUはゲームやCG処理などにも活用できる汎用(はんよう)チップであるため、機械学習専用に設計されたチップと比べると効率が劣ります。

◆NPUとは？