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「TPU(Tensor Processing Unit)」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「TPU(Tensor Processing Unit)」に関する情報が集まったページです。

XeonがTensorFlowやPyTorchに最適化
機械学習を加速するGPU、TPU、FPGA、ASICの競争に「x86 CPU」が参戦
機械学習の(特に学習の)速度を向上させるため、各社はさまざまなカスタムハードウェアの開発と利用を進めている。出遅れ感のあるIntelは、この市場にx86 CPUで参戦しようとしている。(2019/6/12)

担当部門ディレクターに聞く:
AI戦略、NXPの立ち位置とは
NXP Semiconductorsにおける、機械学習分野の開発は現在、どのようになっているのか。同社のAI戦略・パートナーシップ部門担当ディレクターを務めるAli Osman Ors氏に聞いた。(2019/6/10)

Computer Weekly日本語版
AI市場を巡るGPU、TPU、FPGA、ASICの競争に意外なプロセッサが参戦
ダウンロード無料のPDFマガジン「Computer Weekly日本語版」提供中!(2019/6/5)

GPUやTPUは必須
AIの拡大で増大するカスタムハードウェア需要
AIへの投資は今後も増えるだろう。そのAIを支える機械学習にはGPUやTPUといったカスタムハードウェアによるアクセラレーションが必須だ。(2019/6/5)

推論アクセラレーターを発表:
Qualcommがデータセンター向けAI市場に本格参入
Qualcommはサーバ市場において、急速に競争が激化しつつあるデータセンター向けAI(人工知能)推論処理の分野に参入するという、新たな挑戦を試みている。(2019/4/23)

IBM、Microsoft、AWS、Googleなどの主要ベンダーが参入
データや人材が足りなくてもAIを活用できる「AIaaS」とは?
AIaaS(サービスとしてのAI)の出現により、最先端のIT企業だけでなく、より多くの企業が人工知能(AI)をアプリケーションに組み込み、利用できるようになりつつある。(2019/4/12)

NVIDIAの「GTC 2019」で:
Samsung、HBM2E準拠のメモリ「Flashbolt」を発表
Samsung Electronics(以下、Samsung)は、HBM(High Bandwidth Memory)の新製品として、HBM2E規格に準拠した「Flashbolt」を発表した。記憶容量は既存品の2倍になるという。(2019/4/5)

オープンソース化するAI技術
Googleが機械学習の可能性を広げる「GPipe」をオープンソースに その影響は
GoogleでAIの研究開発を担うGoogle AIは、大規模な高精度ディープニューラルネットワーク構築用ライブラリ「GPipe」をオープンソースとして公開した。その意味するものとは。(2019/3/27)

3月21日のGoogle Doodle、メロディを入力するとAIがバッハ的和声をつけてくれる
3月21日は大作曲家、ヨハン・ゼバスティアン・バッハの(ユリウス暦の)誕生日。Google Doodleの五線譜に音符を並べると、AIがバッハ的なハーモニーを追加してくれる。(2019/3/21)

「AIOps」「チャットbot」「GPU」
2019年に注目すべきデータセンターの5大技術トレンド
データセンター管理者は2019年、管理業務やヘルプデスクなどのニーズに対応する手段として「AIOps」「チャットbot」「GPU」といった技術に目を向ける必要がある。(2019/1/31)

人工知能ニュース:
ラズパイゼロで推論も学習もできる組み込みAI「DBT」、“AIチップ”で開発容易に
AIベンチャーのエイシングが、組み込み機器などのプロセッサでAIの推論実行だけでなく学習も行える独自技術「DBT」について説明。このDBTによるアプリケーション開発を容易に行えるAIモジュール「AiiR(エアー)チップ」を開発したと発表した。(2019/1/24)

MONOist 2019年展望:
組み込みAIは必要不可欠な技術へ、推論に加えて学習も視野に
2017年初時点では芽吹きつつあった程度の組み込みAI。今や大きな幹にまで成長しつつあり、2019年からは、組み込み機器を開発する上で組み込みAIは当たり前の存在になっていきそうだ。(2019/1/9)

「AlphaZero」がチェス、将棋、囲碁の各世界最強AIを打ち負かす
Google系列のAI企業DeepMindの強化学習採用AI「AlphaZero」が、チェスのAI世界チャンピオン「Stockfish」、世界コンピュータ将棋選手権の2017年の勝者「elmo」、そして自社の囲碁AIで世界最強の「AlphaGo Zero」に勝利した。(2018/12/9)

人工知能ニュース:
グーグルはなぜ「オンデバイスAI」を志向するのか
グーグル(Google)は2018年11月21日、東京都内で会見を開き、同社のスマートフォン「Pixel 3/Pixel 3 XL」で採用したAI(人工知能)利用の方向性である「オンデバイスAI」について紹介した。(2018/11/22)

プライバシーを守りつつAIの利点を活用――「Google Pixel 3」のオンデバイスAI技術
昨今よく話題になるAI(人工知能)。その多くはクラウド(オンラインサーバ)でデータ処理をすることで実現しているが、Googleのスマートフォン「Pixel 3」「Pixel 3 XL」では本体単体でのデータ処理にも注力しているという。そこには、Googleなりのプライバシーへの配慮がある。(2018/11/21)

大原雄介のエレ・組み込みプレイバック:
AI対応に注力するFPGAベンダーの中でXilinxが見いだした勝機とは
「XDF 2018」の現地取材を行った筆者が、Xilinx(ザイリンクス)のAIへの対応について、これまでの歩みを振り返ると同時に、同社が勝機を見いだすAI戦略の方向性、狙いについて考察する。(2018/11/20)

電子ブックレット(組み込み開発):
グーグルの深層学習プロセッサ「TPU」解説/NVIDIAの組み込みAI「AGX」とは
人気過去連載や特集記事を1冊に再編集して無料ダウンロード提供する「エンジニア電子ブックレット」。今回は2018年7〜9月に公開した人工知能関係のニュースをぎゅっとまとめた「人工知能ニュースまとめ(2018年7〜9月)」をお届けします。(2018/11/19)

かつてない勢いで増え続ける消費電力:
PR:“タブレットサイズ”の10kW 48V電源、サーバの電力課題に答える最適解に
クラウドコンピューティングやAI(人工知能)など、データ集約型アプリケーションの拡大によって、データセンターにおける消費電力は急激に増加している。それに伴い、サーバラックでは、従来の空冷よりも高度な冷却方式の導入や、電力密度や効率のさらなる向上が、これまで以上に求められている。ここで鍵を握るのが電源システムだ。Vicorが発表したタブレットサイズの10kW AC-DC電源ユニットは、データセンターが抱える新たな課題に答え得る解の一つとなりそうだ。(2018/11/19)

イベントから学ぶ最新技術情報:
グーグルのAI技術、2018年9月最新情報 ― Google Cloud Next ’18 in Tokyo 基調講演レポート
2018年現在、グーグルはAI分野でどんな技術やサービスを提供しているのか? Google Cloud Next ’18 in Tokyoの基調講演から、AIに関する部分を書き起こした。(2018/9/19)

IoT機器への影響も
「Edge TPU」から考えるGoogleのAI戦略 AWSやAzureに対する競争力は?
Amazon、IBM、Microsoftなどの企業が競い合う人工知能技術。Googleの「Edge TPU」が次世代アプリケーション開発者の注目を集めている。(2018/9/5)

Amazon Web ServicesやMicrosoftに差をつけられるか
Googleの機械学習用プロセッサ「Cloud TPU」の長所と短所
Googleは「TensorFlow」のパフォーマンスを向上させるため、Cloud TPUというマイクロプロセッサを提供している。クラウド機械学習市場で有力な立場を築いているかのように見えるGoogle Cloud Platformだが、TPUには課題も見られる。(2018/8/30)

必要な技術を探る:
AIチップの過去・現在・未来
人工知能(AI)技術の発端を理解するために、今日に至るまでのその進化の過程を時系列に沿って見ていきます。また、AIチップの現状を踏まえ、先進運転支援システム(ADAS)や自動運転車の実現によって私たちの日々の生活を大きく変えるには、AIチップに何が必要なのかを考えていきます。(2018/8/30)

人工知能ニュース:
グーグルがエッジデバイスにもAIチップを展開、推論実行に特化した「Edge TPU」
グーグル(Google)は、米国サンフランシスコで開催したGoogle Cloudのユーザーイベント「Google Cloud Next 2018」の発表内容について説明。同イベントの発表で製造業が最も注目したのは、エッジデバイス上で機械学習モデルの推論実行を効率良く行うためのASICチップ「Edge TPU」の提供だろう。(2018/8/6)

どの企業も何らかの形で関わる?:
AIの開発、半導体業界にとってますます重要に
どの半導体メーカーが、何らかの形でAI(人工知能)分野に携わっているのかは、簡単にリストアップすることができる。ほぼ全てのメーカーが該当するからだ。機械学習(マシンラーニング)は、幅広い可能性を秘めているため、ほとんどの半導体チップメーカーが研究に取り組んでいる状況にある。(2018/7/17)

画像認識や音声認識にすぐ使える「リファレンスモデル」も公開:
1時間6.5ドルでAIを開発できる時代へ――TPUをクラウドで提供したGoogleの真意
Googleは2018年6月27日、「Cloud TPU」の本番公開に踏み切った。これは、同社の機械学習用ライブラリ「TensorFlow」の処理を高速化するプロセッサ「TPU」のクラウド版だ。「TPUは外販しない。あくまでクラウドで提供する」と同社が強調する理由とは一体何か。(2018/7/11)

「AIとIoTが一緒になることで相互に補完できる」
IoTとAIの融合に本気のMicrosoft 「Azure IoT Edge」ツール群とは?
Microsoftは同社が提供する多くのAI(人工知能)機能をインターネット接続型デバイスに拡張した。パブリッククラウドの統合データセンターモデルにおけるIoTの欠点を一部解消するためだ。(2018/7/11)

AI基礎解説:
グーグルの深層学習プロセッサ「TPU」が「AIを、全ての人に」を実現する
グーグル(Google)は2018年7月6日、東京都内でメディアセミナーを開き、同社がディープラーニング(深層学習)向けに開発してきたプロセッサ「TPU」について説明した。(2018/7/9)

CPU、GPUとの違いとは?:
GoogleのTPUって結局どんなもの? 日本法人が分かりやすく説明
機械学習に特化したGoogleの自社開発プロセッサ、「TPU(Tensor Processing Unit)」。Google自身は「Google Search」「Google Translate」「Google Photos」といったサービスで活用している。日本法人がこれについて分かりやすく説明した。(2018/7/6)

Amazon、Baidu、Clouderaなど紹介
人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(前編)
人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。Amazon、Baidu、Clouderaなど、主要な18社を紹介する。(2018/5/29)

Google I/Oを開催:
Googleが「TPU 3.0」を発表、1ポッドで100PFLOPS
Googleは、米国カリフォルニア州サンノゼで開催した開発者向け年次ベント「Google I/O」(2018年5月8〜10日)で、AI(人工知能)向けアクセラレータチップ「Tensor Processing Unit(TPU)」の新世代「TPU 3.0」を発表した。(2018/5/11)

鈴木淳也の「Windowsフロントライン」:
AIをクラウドからエッジへ Microsoft開発者イベント「Build 2018」を読み解く
米Microsoftの開発者会議「Build 2018」では、近年同社が注力する「Intelligent Cloud」と「Intelligent Edge」の最新動向が語られた。(2018/5/10)

Google I/O 2018基調講演まとめ AIのある快適な暮らし
Googleの年次開発者会議「Google I/O 2018」の基調講演で発表されたことをまとめた。GoogleアシスタントやAndroid Pなど、AI中心のデモが多かった。(2018/5/9)

他メーカーの猛攻が始まっている:
Armの独壇場にはならない? AI向けコア市場
CPUコアにおいて、多くの分野で高いシェアを誇るArmだが、AI(人工知能)エンジン向けチップのコアでは、独壇場とはいかないようだ。(2018/4/16)

搭載サーバを10社が発表:
IBM「POWER9」サーバ、x86の牙城の切り崩しを狙う
IBMの「POWER9」プロセッサを搭載したサーバが、システムメーカー10社から発表された。Intelのx86プロセッサに代わるプロセッサとして、売り上げが伸びるとみられている。(2018/3/26)

編集部が独断と偏見で選ぶ:
2017年のエレクトロニクス業界を記事で振り返る
2017年のエレクトロニクス業界を、EE Times Japanに掲載した記事で振り返ります。(2017/12/27)

「Google Cloud Platform」への影響は
Googleは「AIファースト」戦略で“真の企業向けITベンダー”になれるか
「AIファースト」戦略を進めるGoogleは、コンシューマー向けサービスで培った技術を生かし、企業向け市場での存在感を高めようとしている。(2017/10/4)

鈴木淳也の「Windowsフロントライン」:
「リアルタイムAI」にGoogleと異なる手法で挑むMicrosoft 「BrainWave」プロジェクトとは?
AI時代では手元のデバイスより、クラウドの先にあるAIプラットフォームがますます重要になってくる。Googleと異なる手法でこれに取り組む、Microsoftの「BrainWave」プロジェクトとは何か。(2017/8/29)

「不確実性」に備えることが成功の鍵
「コンピュータは絶対正しい」という“勘違い”がAI活用を失敗させる
人工知能(AI)技術に関する誇大広告が世にあふれている。AI技術の真の可能性を生かしたいのなら、できること、できないことを正しく理解することが大切だ。(2017/8/29)

3D NAND向け装置の成長に期待:
2017年度Q3の売上高は過去最高、アプライド
半導体製造装置の世界市場は活況である。業界最大手のアプライド マテリアルズは、2017年度第3四半期(2017年5〜7月)の売上高が過去最高となった。(2017/8/25)

CPUやGPUが「総合職」なら、TPUは「専門職」
Googleの「Tensor Processing Unit(TPU)」は 機械学習処理の救世主か
Googleの発表した「Tensor Processing Unit(TPU)」は、機械学習モデルのトレーニングと実行向けに設計された。CPUやGPUと比較したTPUの長所と短所について解説する。(2017/8/15)

鈴木淳也の「Windowsフロントライン」:
AIチップ搭載の「次世代HoloLens」で可能になること
それ自体がWindows 10搭載マシンでもあるMicrosoftの高性能なMR HMD「HoloLens」。次世代モデルはディープラーニング処理までHMD側で行えるようになる。(2017/8/2)

統合が進む半導体業界:
ムーアの法則の終息でIDMの時代に“逆戻り”か?
米国サンフランシスコで開催されたコンピュータ関連のイベントで、半導体業界の専門家たちがパネルディスカッションを行い、「ムーアの法則」を中心に業界の今後について議論した。専門家の1人は、Appleの動きや、近年の大規模なM&Aの動きから、半導体業界はIDM(垂直統合型)に近い形に“逆戻り”するのだろうか、との疑問を投げかけた。(2017/7/6)

機械学習向けプロセッサの新版:
Googleが第2世代TPUを発表、処理性能は180TFLOPS
Googleは、機械学習(マシンラーニング)向けのプロセッサ「TPU(Tensor Processing Unit)」の第2世代を発表した。トレーニングと推論の両方に最適化されたもので、処理性能は180TFLOPSになるという。(2017/5/30)

最強囲碁AI「AlphaGo」全勝 世界最強棋士も敵わず
米Google傘下DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」が、囲碁世界レーティング1位の柯潔(カ・ケツ)九段に3番勝負で全勝した。(2017/5/27)

Google Cloud Next 17で知るグーグルのクラウド(3):
Google Cloud Platformは、他と比べてどこが「オープン」なのか
米Googleが2017年3月初めのクラウドイベント「Google Cloud Next 17」で強く主張したのは、「オープン」であることだ。だが、他のメガクラウドベンダーもオープンさを強調してきた。では、Google Cloud Platformがオープンさで他社と根本的に異なることはあるのか。また、オープンさがビジネスとどうつながるのだろうか。(2017/5/29)

世界最強棋士、最強囲碁AI「AlphaGo」に投了 第2局
囲碁AI「AlphaGo」が、囲碁世界レーティング1位の柯潔(カ・ケツ)九段に2連勝した。(2017/5/25)

企業動向を振り返る 2017年4月版:
「東芝倒産」の可能性
過去1カ月間のエレクトロニクス関連企業の動向をピックアップしてお届けする「企業動向を振り返る」。3月決算の発表を控えた4月はトピックが少ない時期ですが、東芝からは目が離せません。(2017/5/24)

Google I/O 17で「Cloud TPU」を発表:
グーグルの機械学習/AIへの取り組みを支える「AIファーストデータセンター」とは
米グーグルが開発者向けイベント「Google I/O 17」で、同社のコンシューマー向けサービスにAI/機械学習を広範に適用、これによってサービスプロダクトを相互に結び付け、システマチックに進化させていることをアピールした。その裏にはもちろん、TensorFlowとGoogle Cloud Platformがある。同社は機械学習処理を高速化する「Cloud TPU」、Androidデバイス上のAI処理のための「TensorFlow Lite」について、併せて紹介した。(2017/5/19)

Google I/O 2017:
Google I/O 2017基調講演まとめ 「AI First」をすべてのサービスに
Googleの年次開発者会議「Google I/O」の基調講演で発表されたことを時系列にまとめた。詳細はリンク先をどうぞ。(2017/5/18)

Googleマップ、情報更新にディープラーニングとストビュー画像を活用
Googleマップの精度向上に取り組む「Ground Truth」チームが、ストリートビューカーの膨大な画像をディープラーニングで解析することで、地名や店舗名を更新する取り組みについて説明。将来的には自動更新を目指すとしている。(2017/5/8)



2013年のα7発売から5年経ち、キヤノン、ニコン、パナソニック、シグマがフルサイズミラーレスを相次いで発表した。デジタルだからこそのミラーレス方式は、技術改良を積み重ねて一眼レフ方式に劣っていた点を克服してきており、高級カメラとしても勢いは明らかだ。

言葉としてもはや真新しいものではないが、半導体、デバイス、ネットワーク等のインフラが成熟し、過去の夢想であったクラウドのコンセプトが真に現実化する段階に来ている。
【こちらもご覧ください】
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クラウドサービスのレビューサイト:ITreview

これからの世の中を大きく変えるであろうテクノロジーのひとつが自動運転だろう。現状のトップランナーにはIT企業が目立ち、自動車市場/交通・輸送サービス市場を中心に激変は避けられない。日本の産業構造にも大きな影響を持つ、まさに破壊的イノベーションとなりそうだ。