他の企業が機械学習にGPU、FPGA、VPUのどれが適しているかを議論している中、Googleは自社製のカスタムTensor Processing Unit（TPU）を1年以上使用し、10倍の効率向上を実現したと発表しました。これは、現在機械学習の業界標準チップとなっているGPUと比較したものと思われます。
テンソル解析はベクトル計算の拡張であり、Google の (最近オープンソースとしてリリースされた) 機械学習用 Tensorflow フレームワークの基礎となっています。
新しい Tensor Processing Unit は、予想どおり、テンソル計算だけを行うように特別に設計されており、つまり同社は、1 つのことだけをうまく行うより多くのトランジスタをチップ上に搭載でき、他のタイプのチップよりも高い効率を実現できるということを意味します。
このクラスのチップは ASIC (特定用途向け集積回路) と呼ばれ、たとえば、Nvidia の Icera モデムなどのワイヤレス モデムや、GPU や FPGA に比べて桁違いに高い効率を実現する Bitcoin マイニング リグに使用されています。
Movidius は、Google の TPU の哲学は、GPU で可能な範囲を超えてより多くのオペレーション/ワットを絞り出すことで、Myriad 2 ビジョン プロセッシング ユニット (VPU) で実現しようとしてきたこととより一致していると述べました。
「TPUは、Myriad 2が現在提供している性能と同等を実現するために、8ビット、あるいはそれ以下の低い精度を採用していました。私たちと同様に、TensorFlowでの使用に最適化されています」と、MovidiusのCTOであるDavid Moloney博士は述べています。「今回の発表は、Movidiusにおける私たちの取り組みを非常に補完するものと考えています。Googleはサーバーセンターで効率的なニューラルネットワークを実行するためのプロセッサをゼロから構築したようですが、Myriad 2は、クラウドではなくデバイスレベルで機械知能を提供する必要がある際に、すべての重労働を担う立場にあります」と、同博士は付け加えました。
Googleはブログ投稿で、同社のTPUは機械学習の効率を桁違いに向上させることが可能であり、これはムーアの法則に基づくと約7年分の進歩に相当すると主張した。TPUボードは同社のデータセンターのハードディスクドライブスロットに収まるほどだという。
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Googleはまた、TPUがストリートビュー製品だけでなく、イ・セドルとの囲碁対局におけるAlphaGoにも使用されていることを初めて明らかにした。同社が以前AlphaGoについて言及した際は、CPUとGPUの使用についてのみ言及していたが、それは囲碁対局が行われる数ヶ月前のことだった。Googleによると、TPUによってAlphaGoははるかに高速に「思考」し、手と手の間により先を見通せるようになったという。
GoogleはTPUを自社製品の改良に活用するだけでなく、機械学習の顧客にもパフォーマンス向上を提供できるようになります。競合他社は依然としてGPUベース、あるいはFPGAベースの機械学習サービスしか提供していないため、Googleはこの種の市場において競合他社を圧倒できると見られています。
ASICはFPGAと比較してハードコードされており、現場で再プログラムすることはできません。この柔軟性のなさが、多くの企業にとって、これらの専用プロセッサを大規模な導入に採用する上での障壁となっています。しかし、Googleは、最初のテスト済みシリコンからわずか22日で本番環境への導入を完了したと述べています。この驚異的な成長は、Googleが将来、より短期間で他の最適化されたASICを開発・導入できる能力を持っていることを示しています。
GoogleのTPUは、機械学習の状況を一変させる可能性があります。より多くの企業が、同様のパフォーマンスと効率性の向上を実現するために、同じ道を辿ることに関心を持つようになるからです。Googleは、量子コンピュータ、OpenPower、RISC-Vチップアーキテクチャにも取り組んでいます。
Intel Xeonファミリーは世界のデータセンターの99%を支えており、GoogleがIntelの支配を打ち破るために独自のCPUを開発しているという噂が長らく囁かれています。Google TPUは、今後さらに多くのTPUが登場する前兆となるかもしれません。Googleが他のコンピューティングプラットフォームとの共同研究を進めていることは広く知られており、Intelは特定のユースケース向けにカスタマイズされたXeonの提供を開始しました。同社の独自のチップ設計への取り組みと、それが市場全体に与える影響に注目が集まります。
更新日：2016 年 5 月 19 日午前 10 時 58 分 (太平洋時間)：この投稿は、Google の TPU 発表に関する Movidius のコメントを追加するために更新されました。
ルシアン・アルマスはTom's Hardwareの寄稿ライターです。 @lucian_armasuでフォローできます。
ルシアン・アルマスは、Tom's Hardware USの寄稿ライターです。ソフトウェア関連のニュースやプライバシーとセキュリティに関する問題を取り上げています。
