CPU と GPU と TPU 比較

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1. 01

   CPU の汎用性と分岐処理

   少数のパワフルなコアで複雑な分岐や意思決定を高速に処理し、OS やアプリケーションロジックの基盤となる。

2. 02

   GPU の並列計算能力

   多数の演算ユニットを搭載し、画像処理や科学計算など、大量データに対する同一演算の並列実行に特化している。

3. 03

   TPU の行列演算最適化

   テンソル操作と行列乗算に特化した設計により、大規模ニューラルネットワークの学習・推論において圧倒的な効率を発揮する。

AI エンジニアリングにおいて、ハードウェア選定がシステム全体の性能とコストに直結することを再認識させる内容であり、LLM の推論や学習環境構築における設計指針として極めて重要です。クラウドプロバイダーやオンプレミスインフラの最適化戦略において、ワークロード特性に応じたチップの使い分けが不可欠であるという市場の共通理解を強化します。