Google、AIチップ「TPU」第8世代を発表 – NVIDIAに挑む新戦略

この記事を読むのにかかる時間： 3 分

この記事のポイント

• GoogleがAIチップ「TPU」の第8世代を発表、訓練と推論を分離した新設計を採用
• 性能向上と、AIハードウェア市場でNVIDIAへの対抗力を強化
• 専用チップによる効率向上と、多様なワークロードへの対応を目指す
• AI代理（AI agents）の需要増加に対応するため、設計を最適化
• 今年後半に上市予定、クラウド顧客への代替ソリューション提供を強化

Google、AIチップ「TPU」第8世代を発表 – 訓練と推論を分離

Alphabet傘下のGoogleは、第8世代のTensor Processing Unit（TPU）を発表しました。この新世代TPUは、人工知能（AI）モデルの訓練と推論演算をそれぞれ別の専用チップに分離したことが最大の特徴です。これにより、性能の向上とAIハードウェア分野におけるNVIDIA（NVDA-US）への競争力強化を目指します。新チップは、今年後半の発売が予定されています。

AI代理（AI agents）需要拡大に対応する新設計

Googleによると、AI代理の需要が急速に成長する中で、訓練と推論演算における差異化の必要性が高まっていると認識しており、そのため両者を分離した設計に至ったとのことです。GoogleのAIおよびインフラストラクチャ担当上級副社長であるアーミン・ヴァーダット氏は、「専用化されたチップは、異なるワークロードの要求により良く応え、全体的な効率を高めることができる」と述べています。

NVIDIAとの競争、そして汎用AIチップ開発の加速

競合であるNVIDIAも、新製品の開発を継続しています。同社は今年3月、買収したAIチップ新興企業Groqの技術を統合した次世代チップにより、モデルの応答速度を向上させると発表しました。Google自身もNVIDIAの重要な顧客である一方、TPUを通じてクラウド顧客に代替ソリューションを提供しています。

世界中のテクノロジー大手は、効率向上と特定のアプリケーションシナリオへの対応のため、カスタムAIチップの開発に加速して取り組んでいます。Apple（AAPL-US）は長年iPhoneの自社製チップにニューラルエンジンを統合しており、Microsoft（MSFT-US）は今年1月に第2世代AIチップを発表、Meta Platforms（META-US）は先週、Broadcom（AVGO-US）との協業による複数AIプロセッサの開発を発表しました。

GoogleのAIチップ開発の歴史と市場価値

GoogleはAIチップ分野での先行者であり、2015年には自社開発プロセッサでAIモデルの運用を開始し、2018年にはクラウドでの利用サービスを提供開始しました。同年にはAmazon AWSもAI推論用チップ「Inferentia」を、2020年には訓練用プロセッサ「Trainium」を発表しています。市場調査会社DA Davidsonのアナリストは、昨年9月時点で、TPU事業とGoogle DeepMind AI部門を合わせた価値を約9000億ドルと見積もっています。

性能向上とNVIDIAへの対抗姿勢

競争が激化する中、AIチップ市場におけるNVIDIAの支配的な地位は揺らいでいません。Googleも今回、NVIDIA製品との直接的な性能比較は行っていません。しかし、同社によると、新世代の訓練チップは、昨年11月発売の第7世代「Ironwood TPU」と比較して、同価格帯で2.8倍の性能向上を実現し、推論チップは約80%の性能向上を達成したとのことです。

SRAM採用によるメモリアーキテクチャの進化

メモリアーキテクチャに関しては、NVIDIAの次期チップ「Groq 3 LPU」は、IPOを目指すAIチップ企業Cerebras Systemsも採用しているSRAM（Static Random-Access Memory）を多用する予定です。Googleの新推論チップ「TPU 8i」もSRAM設計を採用しており、1チップあたり384MBのSRAMを搭載、これは「Ironwood」の3倍の容量となります。

高スループット・低遅延を目指す新アーキテクチャ

Googleのサンダー・ピチャイCEOは、この新アーキテクチャが、数百万ものAI代理が同時に稼働することを支援し、コスト効率を維持しながら、高スループットと低遅延を提供することを目指していると述べています。

TPUの採用拡大と市場の熱気

アプリケーションの広がりとともに、Google TPUの採用率は上昇を続けています。同社によると、Citadel SecuritiesはTPUを活用して定量研究ソフトウェアを開発し、米国エネルギー省傘下の17の国立研究所は、TPUベースのAI共同科学者システムを全面的に採用しています。さらに、AI企業Anthropicは、数ギガワット級のTPUコンピューティング能力の採用を約束しており、市場の需要が着実に高まっていることを示しています。

出典: 元記事を読む