グーグル、機械学習向け独自チップ「TPU」の成果説明：「ムーアの法則3世代相当の技術革新」

　Googleは米国時間5月18日、同社が独自に開発し、機械学習ライブラリ「TensorFlow」向けにカスタマイズしたチップ「Tensor Processing Unit」（TPU）を同社のデータセンターで過去1年間にわたって使用してきていることを公表した。

　Googleの最高経営責任者（CEO）Sundar Pichai氏が開発者向けカンファレンス「Google I/O 2016」の基調講演で語ったところによると、「機械学習に必要なコンピューティングリソースの規模は信じられないほどである」ため、独自チップの開発に着手したという。

　同社のブログによると、その結果、「機械学習に最適化された、1ワットあたりのパフォーマンスが極めて高い」チップが生み出され、「これによりおよそ7年分の技術革新（ムーアの法則では3世代分にあたる）が成し遂げられた」という。

　このチップは機械学習向けにカスタマイズされているため、計算精度はさほど必要とされず、1演算あたりのトランジスタ数も少なくて済む。

　「Google Cloud Platform」の製品担当ディレクターであるGreg DeMichelle氏は18日、同カンファレンスにあわせたプレゼンテーションで記者らに対し、「われわれは、企業に比類なき可能性をもたらすために、シリコンレベルでイノベーションに取り組んでいる」と語った。

　同氏はこうした高いパフォーマンスによって、企業が「ビジネスにおいて10％の成長ではなく、50％あるいは60％の成長を実現するための、価値ある情報を見つけ出す」うえで支援できると述べた。

　TPUは既に、検索結果や「Street View」機能、地図およびナビゲーションの精度の向上などに利用されている。またTPUは、3月に世界囲碁チャンピオンの李世ドル（Lee Sedol）氏に圧勝した「AlphaGo」にも利用されている。