Google I/O 2016

グーグル、機械学習向け独自チップ「TPU」の成果説明:「ムーアの法則3世代相当の技術革新」

Stephanie Condon (Special to ZDNet.com) 翻訳校正: 編集部 2016年05月20日 10時30分

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 Googleは米国時間5月18日、同社が独自に開発し、機械学習ライブラリ「TensorFlow」向けにカスタマイズしたチップ「Tensor Processing Unit」(TPU)を同社のデータセンターで過去1年間にわたって使用してきていることを公表した。

 Googleの最高経営責任者(CEO)Sundar Pichai氏が開発者向けカンファレンス「Google I/O 2016」の基調講演で語ったところによると、「機械学習に必要なコンピューティングリソースの規模は信じられないほどである」ため、独自チップの開発に着手したという。

 同社のブログによると、その結果、「機械学習に最適化された、1ワットあたりのパフォーマンスが極めて高い」チップが生み出され、「これによりおよそ7年分の技術革新(ムーアの法則では3世代分にあたる)が成し遂げられた」という。

 このチップは機械学習向けにカスタマイズされているため、計算精度はさほど必要とされず、1演算あたりのトランジスタ数も少なくて済む。

 「Google Cloud Platform」の製品担当ディレクターであるGreg DeMichelle氏は18日、同カンファレンスにあわせたプレゼンテーションで記者らに対し、「われわれは、企業に比類なき可能性をもたらすために、シリコンレベルでイノベーションに取り組んでいる」と語った。

 同氏はこうした高いパフォーマンスによって、企業が「ビジネスにおいて10%の成長ではなく、50%あるいは60%の成長を実現するための、価値ある情報を見つけ出す」うえで支援できると述べた。

 TPUは既に、検索結果や「Street View」機能、地図およびナビゲーションの精度の向上などに利用されている。またTPUは、3月に世界囲碁チャンピオンの李世ドル(Lee Sedol)氏に圧勝した「AlphaGo」にも利用されている。

Tensor Processing Unitを搭載するボード

この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。

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