TPUが NVIDIA GPUを待たずに進化する理由

Googleのチップ「TPU」は、FP16よりも精度が高く動的範囲が広いbfloat16を採用することで、深層学習に適した性能を実現しています。また、TPUチップを大規模に束ねた「TPUポッド」では、3Dトーラス型の高速な相互接続と光学回路スイッチ、直接冷却システムを採用することで、大規模な深層学習モデルを高速に処理できるようになっています。さらに、ソフトウェア面ではJAXとXLAを活用することで、TPUの性能を最大限に引き出しています。