米NVIDIAは11月26日(日本時間)、「Googleの成功に喜んでいます」というメッセージをX(旧Twitter)に投稿した。
投稿には続けて「彼ら(Google)はAIで大きな進歩を遂げており、私たちは引き続きGoogleに供給を続けています。NVIDIAは業界を一世代先取りしています。(中略)特定のAIフレームワークや機能向けに設計されたASICよりも、高い性能、汎用性、交換可能性を提供します」とある。
米Googleが11月に発表したAIモデル「Gemini 3 Pro」「Nano Banana Pro」の性能の高さや、米OpenAIや米Anthropic、米MetaにGoogleのAI特化プロセッサ「TPU」を採用する動きが見られることから、TPUににわかに注目が集まっている。
「ASIC」は特定の計算にハードウェアレベルで特化したチップのことで、TPUはその一種。AIの計算に不可欠な行列の計算に特化したユニット(MMU)を持ち、CPUやGPUに比べて消費電力当たりの性能が高くなるように設計されている。一方、ハードウェアレベルでできることが限られるため、柔軟性には欠ける。
NVIDIAは直接TPUの名前は出さなかったが、(1)GoogleもNVIDIAのGPUを開発に使っていること、(2)汎用性などでTPUよりGPUが優れていること──などの優位性を市場に伝えたいものとみられる。
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