Tensor Processing Units (TPU)が、トレーニング、推論、物体検出などの機械学習タスクを比類ない効率で加速させる方法をご覧ください。
Tensor プロセッシング・ユニットTPU）は、Googleが開発したカスタム設計の機械学習アクセラレーターである。 Googleによって開発されたカスタム設計の機械学習アクセラレーターである。特定用途向け集積回路（ASIC）の一種であるこの専用プロセッサーは、特に推論とトレーニングのタスクにおいて、機械学習オペレーションを劇的に高速化し、スケールアップするように設計されている。TPUは、人工知能（AI）に関わる複雑な数学的計算を処理するように設計されており、特定の種類の機械学習モデルにおいて、中央演算処理装置（CPU）や、多くの場合グラフィック処理装置（GPU）を大幅に上回る性能を提供する。ディープラーニングで一般的な大規模計算には特に効果的です。
TPU 、機械学習（ML）特有の要求のために一から構築されている。CPUのような汎用プロセッサーや、より幅広いタスクを処理するGPUとは異なり、TPUはtensor 計算（ニューラルネットワーク（NN）の基本的な数学演算）を得意とするように設計されている。テンソルはMLモデルのデータを表す多次元配列で、TPUは大規模な行列乗算やその他のtensor 代数を高速かつエネルギー効率よく実行できるように最適化されている。この特化により、TPUはCPUよりもはるかに高速に、多くのシナリオではGPUよりも効率的にMLタスクを実行することができます。 TensorFlowのようなフレームワークを使用する場合は特にそうです。その他のフレームワークのサポート PyTorchのような他のフレームワークもサポートしており、使い勝手が広がっている。詳しくはGoogle CloudTPU Introductionを参照してほしい。
TPUは様々なアプリケーションで幅広く使用されており、特にGoogle サービスを利用したアプリケーションや、Google Cloudのようなプラットフォームからアクセス可能な、より広範なAIやMLの領域で使用されるようになってきています。主なアプリケーションは以下の通り：
TPU、GPU、CPUはすべて計算を処理できるが、それぞれ異なる目的で設計されており、得意とするタスクも異なる：
まとめると、TPUは現代の機械学習の需要に特化して設計されたハードウェアの大きな進歩であり、特定のAIアプリケーション、特に大規模なトレーニングや推論ジョブのパフォーマンスと効率を向上させる。TPUはGPUのような他のアクセラレーターを補完し、特定のワークロード、スケール、ソフトウェアエコシステムに応じたオプションを提供します。合理化されたモデル・トレーニングと管理機能を提供するUltralytics HUBのようなプラットフォームを通じて、クラウド・リソースを含むトレーニング・オプションを検討することができます。AIトレンドの詳細については、Ultralytics ブログをご覧ください。
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