TPU (Tensor Processing Unit)
解説
TPU（Tensor Processing Unit）は、Googleが自社のディープラーニング（特にTensorFlow）を高速化するために独自開発した「AI専用のプロセッサ（ASIC）」です。
「AI計算しかできない」からこそ最強
| プロセッサ | 例え | 特徴 |
|---|---|---|
| CPU | 「万能な天才」 | OSもアプリも何でも動かせるが、単純計算の大量処理は苦手。 |
| GPU | 「数千人の作業員」 | 画像処理やAI計算（並列処理）が得意。ある程度の汎用性はある。 |
| TPU （Google） |
「AI計算専用のマシン」 | AI（行列演算）以外は何もできない。 その代わり、AI計算においてはGPUをも凌駕する圧倒的な速度と省エネ性能を誇る。 |
ASIC（特定用途向け集積回路）
TPUは、汎用性を完全に捨てて、ディープラーニングの計算（テンソル演算）だけに特化して設計された回路です。これをASIC（エイシック）と呼びます。
基本的には個人のPCに搭載されるものではなく、Google Cloud Platform（GCP）などを通じて、クラウド経由で利用するのが一般的です。
G検定対策
出題ポイント
- 開発元：Googleが開発した。
- 分類：汎用プロセッサではなく、特定用途向けの「ASIC（Application Specific Integrated Circuit）」である。
- 特徴：フレームワーク「TensorFlow」に最適化されており、消費電力あたりの性能（ワットパフォーマンス）が非常に高い。
よくあるひっかけ問題
- × TPUはNVIDIA社が開発した
（解説）NVIDIAは「GPU」の最大手です。TPUはGoogleです。 - × TPUはGPUよりも汎用性が高く、OSの起動なども高速に行える
（解説）TPUは汎用性が極めて低いです。OSを動かしたり、Excelを開いたりすることはできません。あくまで「AIの計算」に特化したチップです。
