TPU（TensorProcessingUnit）は、Googleが自社のAIワークロード、特にTensorFlowなどの機械学習フレームワークに最適化して設計した専用のアクセラレータです。そのため、特定の種類のAI計算においては、非常に高い性能と効率を発揮します。
Googleが設計しているが製造は委託
GoogleはTPU（Tensor Processing Unit）と呼ばれるAI処理に特化した半導体を自社で設計しています。しかし、Google自身は半導体の製造工場（ファブ）を持っていません。
TPUの製造は、主に台湾のTSMC（Taiwan Semiconductor Manufacturing Company）などのファウンドリに委託されています。TSMCは世界最大の半導体受託製造企業であり、高度な製造技術を持っています。
最近の報道では、Googleは次世代のTPUに関して、MediaTekとの協業も検討しているようです。MediaTekもTSMCと密接な関係を持っているため、製造はTSMCが担当する可能性が高いと見られています。
つまり、GoogleはTPUの設計を行いますが、実際の製造はTSMCのような専門の企業に委託する形をとっています。これは、ファブレスと呼ばれる半導体業界の一般的なビジネスモデルです。
TPUの強み
高い処理能力
大規模な行列演算（テンソル演算）に特化しており、深層学習モデルの学習や推論を高速に行えます。
高いエネルギー効率
GPUと比較して、同じ処理を行う際の消費電力が低い傾向があります。
Googleのソフトウェアとの親和性
Tensor FlowやJAXといったGoogleの主要な機械学習フレームワークとの連携が最適化されています。
大規模並列処理
多数の演算ユニットを搭載しており、並列処理能力に優れています。
NVIDIA GPUの現状と強み
NVIDIAのGPUは、もともとグラフィック処理のために開発されましたが、その並列計算能力の高さから、AI分野でも広く活用されています。
汎用性の高さ
グラフィック処理だけでなく、科学技術計算、深層学習など、幅広い用途に利用できます。
豊富なソフトウェアエコシステム
CUDAという独自の並列コンピューティングプラットフォームや、TensorRTなどの深層学習向けライブラリが充実しており、開発環境が整っています。
市場での高いシェア
AI向けハードウェア市場で高いシェアを誇り、多くの研究者や開発者に利用されています。
最新技術の投入
常に最新のアーキテクチャや技術を投入し、性能向上を続けています。
今後の展望：TPUがNVIDIAGPUを追い抜く可能性
TPUがNVIDIAGPUを完全に追い抜くかどうかは、今後のAI分野の発展や各社の技術開発の方向性によって大きく左右されるため、断言することは難しいです。
しかし、TPUは特定の分野においてはすでに高い性能を発揮しており、今後もその優位性を活かして成長していく可能性があります。
推論処理への注力
Googleは最新世代のTPUである「Ironwood」で、推論処理に特化した設計をвпервые導入しました。
AIモデルの実用化が進む中で、高性能かつ効率的な推論処理のニーズが高まっており、TPUがこの分野で強みを発揮する可能性があります。
ソフトウェアとの統合
GoogleはTPUと自社のソフトウェアエコシステム（Tensor Flow、JAX、Pathwaysなど）の統合をさらに強化しており、これにより開発の効率性や性能の最適化が進むと考えられます。
カスタム設計の優位性
TPUはGoogleの特定のニーズに合わせて設計されているため、汎用的なGPUよりも特定のワークロードにおいて高い効率性を実現できる可能性があります。
一方で、NVIDIAもAI分野への投資を積極的に行っており、GPUの性能向上だけでなく、ソフトウェアやエコシステムの拡充にも力を入れています。また、汎用性の高さは依然として大きな強みであり、幅広いAIアプリケーションに対応できる点は魅力です。
結論
現時点では、NVIDIAのGPUは幅広いAI分野で高い評価とシェアを維持していますが、GoogleのTPUは特定の深層学習ワークロード、特にGoogleのソフトウェア環境においては、非常に強力な性能を発揮します。
今後、AIの応用領域が広がり、より専門的なハードウェアのニーズが高まるにつれて、TPUが特定の分野でNVIDIAGPUと肩を並べる、あるいは追い抜く可能性も十分に考えられます。両社の今後の技術開発や市場戦略に注目していく必要があります。