【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
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！
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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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！
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