【TPU v5p/AI Hypercomputer】Google Geminiの開発に必須の最新技術!特徴や性能を徹底解説

TPU-v5p AI-Hypercomputer Google-Gemini 解説

2023年12月7日、Google社が「TPU v5p」および「AI Hypercomputer」を発表しました。

TPU v5pは同社が開発した最新型のAIチップであり、従来のAIチップと比べて、計算速度やデータ処理の能力が格段にアップしています。

そしてこのTPU v5pが搭載されたのがAI Hypercomputerであり、AI Hypercomputerを活用することで、AI開発がよりスピーディーかつ低コストで行えるようになったのです!

TPU v5pやAI Hypercomputerが一体どのような技術なのか、気になりますよね?

というわけで今回は、TPU v5pおよびAI Hypercomputerの特徴や性能について詳しく解説します。

最後までご覧いただき、最新のAI情報をぜひキャッチアップしてください!

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目次

GoogleがTPU v5pおよびAI Hypercomputerを発表

Google社は2023年12月7日、「TPU v5p」および「AI Hypercomputer」を発表しました。

TPU v5pは、 AI チップ「TPU(Tensor Processing Unit)」の最新バージョンです。

※AIチップとは?

AIのタスクに特化して設計されているコンピューターの部品。

AIチップが組み込まれたコンピューターを使うことで、AI開発を行う際の処理速度やコスト効率が大幅に向上する。

TPU v5pは従来のAIチップと比較して、計算速度やデータ処理の能力が格段にアップしています。

つまりTPU v5pを活用することで、これまでよりも効率的にAI開発が行えるようになったのです。

ちなみに、同社が開発して話題を集めた最新型マルチモーダルAI「Gemini」の開発には、TPU v5pが使われています。

そして、このTPU v5pを搭載したコンピューターシステムこそがAI Hypercomputerなのです。

AI Hypercomputerには下記のような特徴があり、AI Hypercomputerを活用することでAI開発にかかる時間やコストを大幅に削減できます。

▼AI Hypercomputerの特徴
  • 高性能なハードウェアを搭載している
  • オープンソースソフトウェアが自由に使える
  • 豊富な利用プランが用意されている

実際にSalesforce社やLightricks社などの企業では、AI Hypercomputerを導入したことでAI開発の効率化に成功したそうです。

今後AI Hypercomputerが進化し、AI開発がよりスピーディーかつ低コストでできるようになると期待されています。

なお、最新型マルチモーダルAI「Gemini」について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
【Gemini】GPT-4の最大の対抗馬GoogleのGemini!使い方〜GPT-4との性能比較まで

TPU v5pは従来のAIチップよりも計算速度やデータ処理能力が圧倒的に高い

ここでは、TPU v5pの性能が従来のAIチップと比べていかに優れているのか、実際に比較した研究結果をいくつか紹介します。

以下は、GPT-3(パラメーター数175B)を訓練する際の、TPU v4およびTPU v5pの速度を比較した結果です。

  • TPU v4:TPU v5pの旧バージョン
  • bf16・int8:コンピューターが数値を表現する形式(TPU v4はbf16、TPU v5pはbf16とint8に対応している)

ご覧のとおり、TPU v5pはTPU v4と比べて、訓練速度が最大2.8倍になっていることがわかりますね。

続いて以下は、GPT-3を訓練する際のTPU v4・TPU v5e・TPU v5pのコスト効率を比較した結果です。

  • TPU v5e:TPU v4のコスト効率改善を目的として開発されたバージョン

TPU v5pはTPU v4の性能を改善するために開発されたものであり、コスト効率の改善は本来の目的ではありません。

それにも関わらず、TPU v5pはTPU v5eとほぼ同等のコスト効率であり、TPU v4の2.1倍コストパフォーマンスが高いことがわかります。 

最後に以下は、TPU v4・TPU v5e・TPU v5pの計算速度やデータ処理能力を比較した結果です。

  • Chips per pod:各ポッドに含まれるチップの数。計算の処理能力を測る指標
  • Chip Bf16 TFLOPs:1秒間にできる浮動小数点演算の回数。計算速度を測る指標
  • Chip Int8 TOPs:1秒間にできる整数演算の回数。計算速度を測る指標
  • HBM (GB):チップに接続されている高速メモリの量。データ処理能力を測る指標
  • HBM BW (GB/s):メモリのデータ転送速度。データ処理速度を測る指標
  • ICI BW per chip (GB/s):チップ間のデータ通信速度。データ処理速度を測る指標

ご覧のとおり、TPU v5pはすべての指標においてTPU v4・TPU v5eを上回っており、TPU v5pの性能が圧倒的に高いことが見てとれますね。

AI HypercomputerによってAI開発が大幅に効率化できる

AI Hypercomputerは、TPU v5pを搭載したコンピューターシステムです。

AI Hypercomputerの大きな特徴は、以下の3点です。

▼AI Hypercomputerの特徴
  • 高性能なハードウェアを搭載している:AI関連のタスクをスピーディーかつ効率的に処理できる
  • オープンソースソフトウェアが自由に使える:独自のニーズに合わせてカスタマイズできる
  • 豊富な利用プランが用意されている:ユーザーのニーズや予算に合わせて、さまざまな利用方法や支払いオプションから選択できる

AI Hypercomputerを活用すれば、AI開発にかかる時間やコストを大幅に削減できます。

実際にSalesforce社やLightricks社などの企業では、AI Hypercomputerを導入したことでAI開発の効率化に成功したそうです。

今後AI Hypercomputerがさらに進化すれば、AI開発がよりスピーディーかつ低コストでできるようになるでしょう。

そしてAI技術の発展と普及が加速し、我々の生活や仕事に新たなイノベーションを生み出すかもしれませんね。

なお、AI開発のコストを下げる方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AIツールの開発費用が高い!コストを下げる2つの方法をご紹介

まとめ

今回紹介したTPU v5pとAI Hypercomputerについて、まとめると以下のとおりです。

▼TPU v5pの特徴
  • AIモデルを高速で訓練できる:GPT-3(175B)の訓練速度がTPU v4(旧バージョン)の2.8倍
  • AIモデル開発のコスト効率が高い:GPT-3(175B)訓練時のコスト効率がTPU v4の2.1倍
  • 計算やデータ処理の性能が高い:TPU v4よりも計算速度やデータ処理能力が圧倒的に優れている
▼AI Hypercomputerの特徴
  • 高性能なハードウェアを搭載している:AI関連のタスクをスピーディーかつ効率的に処理できる
  • オープンソースソフトウェアが自由に使える:独自のニーズに合わせてカスタマイズできる
  • 豊富な利用プランが用意されている:ユーザーのニーズや予算に合わせて、さまざまな利用方法や支払いオプションから選択できる

AI Hypercomputerが今後さらに進化することで、AI開発がスピーディーかつ低コストで行えるようになり、より多くの人々がAIを利用できるようになるでしょう。

人類とAIの関係が深まり、AIが我々の生活や仕事でどのような役割を果たすか、今後の展開が非常に楽しみですね!

最後に

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投稿者

  • たけし

    Webライター / メディア運営 フリーランスのWebライターとして活動。 これまでさまざまなAIツールを使ってきた経験を基に、AI技術の最新情報や使用方法に関する記事を執筆。 また、個人でもメディアを運営中。

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