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Google、ディープラーニング用チップ・TPUの第2世代品を発表

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●米Google社は5月17日、開発者会議「Google I/O」の基調講演において、同社のディープラーニング用ASIC「TPU」の第2世代品を用いた「Cloud TPU」モジュールを発表した。
  
●TPUとは同社独自の呼称で、「Tensor Processing Unit」の略語である。囲碁AI「アルファ碁」にも用いられているASICだ。今回発表された「Cloud TPU」モジュールには4つの第2世代TPUが用いられており、処理性能は180TFLOPSに達した。第1世代品は推論に特化していたが、第2世代品はより難しいとされるトレーニングと推論の両方を行うことができるようになった。
  
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●更に同社は、Cloud TPUを64基接続したマシンラーニング・スーパーコンピュータ「TPU Pods」についても言及している。TPU Podsは、11.5PFLOPSの処理性能に達するという。つまり、1秒間に1京1,500兆回の浮動小数点演算を行えることとなる。
 
●理化学研究所のスーパーコンピュータ「京」も1秒間に1京回以上の演算能力を有するが、こちらには8万個超のCPUが用いられている。わずか256個のTPUがこれに匹敵するという驚異的な発表だ。
  
米Google社はディープラーニングにおいて、現在主流であるGPUに対してのTPUの優位性を主張している。同社の大規模な言語翻訳モデルを処理するに当たり、現在商用化されている中で最も高性能のGPU32個を使用した場合で、丸一日を要した。ところがTPU32個の場合では、6時間以内に処理を終わらせることができたという。
今回、CMOS形成ウエハー(今回は銅電極形成ウエハーで代用)とTMR薄膜ウエハーを別体形成した後に圧着して接合する、3次元積層プロセス技術によるTMR素子の作製に世界で初めて成功した。この技術開発によりウエハーの別体形成が可能になったことで、薄膜のバラツキが極めて小さく、高性能材料候補の選択肢が広い単結晶材料をMRAM製造に用いる目途が立った。これにより、MRAMの飛躍的な大容量化と高性能化につながると期待さ
 
●ディープラーニング向けのチップにおける開発競争は、激しさを増している。米NVIDIA社も5月10日に、新アーキテクチャ「Volta」を用いたGPUアクセラレータ「Tesla V100」を発表したばかりだ。こちらの処理性能は最大120TFLOPSとなっている。
  
(画像は米Google社 ニュースブログより)
   
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最終更新 2017年 6月 05日(月曜日) 09:36