最新記事一覧
AI（人工知能）の電力消費は爆発的に増大している。打倒NVIDIAを掲げるGoogleの切り札「TPU」は、実はシストリックアレイやデータフローといった「古代技術」の復活によって支えられていた。最先端のAI競争でなぜレガシー技術がよみがえるのか。GoogleのTPUが採用するこれらの技術について見ていく。
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AIで使われる高性能コンピュータチップ市場を独占しているNVIDIA。最近は、AIの各方面でライバルが登場し、NVIDIAの地位に迫ろうとしている。
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米国株式市場を牽引してきた米NVIDIAの株価が急落した。背景には、Googleの攻勢がある──どういうことか？
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AI活用が本格化する中で、IT基盤の在り方はどう変わるのか。「AIをもっと活用したい」と願う事業部門と「クラウド費用を削減せよ」と厳命する経営層との板挟みになるIT部門が取るべき“道”とは。
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Armが、チップレット技術を手掛けるスタートアップDreamBig Semiconductorを買収する。買収は2026年3月末までに完了する予定だ。最近、ArmはIPベンダーから、チップベンダーへと移行するのではないかと報じられていた。今回の買収は、それを裏付ける動きになるのだろうか。
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Googleは、AIと社内データを安全かつ効率的に連携させる企業向けサービス「Gemini Enterprise」を発表した。企業のワークフロー全体でGoogleのAIを活用できるようにすることを目指しているという。
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Google Cloudは「Google Cloud Next Tokyo '25」を開催し、基調講演ではAIエージェント構築を支える最新技術や、国内大手企業の先進的な活用事例が明かされた。AIが自律的にシステムを運用する未来が、すぐそこに迫っていることを実感させる内容だ。
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Google CloudはAIエージェントによって、どのように未来を変えようとしているのか。「SoftBank World 2025」で、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社カスタマーエンジニアリング技術統括本部の渕野大輔本部長が講演した。
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Apple製A18チップ搭載のiPhone 16eは高性能だが9.9万円と高価格、一方Google製Tensor G4を積んだPixel 9aは7.9万円で120Hz画面と超広角カメラを備える。どちらも最新AI機能を提供するミッドレンジの決定版という2機種を比較レビューする。
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1930年代から始まった人工知能（AI）技術の歴史はどのように変遷したのか。2015年から2018年に焦点を当てて、その変化を紹介する。
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Googleの新スマートフォン「Pixel 9a」が4月16日に発売されました。廉価版とはいえ、プロセッサにはPixel 9やPixel 9 Proと同じTensor G4を搭載しており、性能的には十分。廉価版というポジション的には、一足早く発売された「iPhone 16e」に近いので、両機種のスペックを比較しました。
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米国のテック系人気ユーチューバーの何人かが、こぞって「AI開発競争はGoogleが勝利した」という見出しの動画をアップしている。これでGoogleの勝利が決定したのかどうか分からないが、少なくともOpenAIの首位独走の時代は終わったのかもしれない。
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うっかり見逃していたけれど、ちょっと気になる――そんなニュースを週末に“一気読み”する連載。今回は、4月6日週を中心に公開された主なニュースを一気にチェックしましょう！
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GoogleはRed HatおよびByteDanceと共同で、大規模言語モデル（LLM）推論を実行するKubernetesクラスタにおいて、ロードバランシング、スケーリング、モデルサーバ性能を最適化する新機能を発表した。
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Googleは、同社の「Gemini 2.0」モデルと同じ研究および技術に基づいて構築された軽量なオープンモデルのコレクション「Gemma 3」を発表した。
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「ムーアの法則」の減速、GPUやチップレット技術の成長、クラウドコンピューティングの台頭など、現在の半導体業界の変化を推進する要素は、偶然ながら多くが2006年にそのきっかけを持つ。2006年に開発された技術や同年の出来事を振り返る。
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CPUやGPU、DPUに加えて、AI技術に特化した「TPU」（テンソル処理ユニット）というプロセッサがある。GPUやCPUなど他プロセッサとの比較を通じて、TPUとは何かを解説する。
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Googleは、第6世代TPU、「Trillium」のGoogle Cloudでの一般提供開始を発表した。同日発表の「Gemini 2.0」もこのTPUでトレーニングしたとしている。
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大規模トレーニングのパフォーマンス最適化とモニタリングを支援：Google Cloud、生成AI構築に最適化したアーキテクチャ「AI Hypercomputer」の活用を支援するレファレンス実装を公開
Google Cloudは、同社のスーパーコンピューティングアーキテクチャ「AI Hypercomputer」の活用を支援するレファレンス実装や、ソフトウェアレイヤーのアップデートを発表した。
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プロセッサの技術はAI技術の台頭とともに様変わりしている。使われているのはCPUやGPUだけではない。AI関連のタスクに使用するプロセッサの一つである「TPU」について紹介する。
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コンピューティングの技術はAI技術の台頭とともに様変わりしている。CPUやGPUの他、TPUやNPUといったプロセッサも使われるようになっている。まずは、全てのプロセッサの理解に欠かせないCPUの基本を押さえよう。
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NVIDIA製GPUの需要が高まる“GPU祭り”は、今後どうなっていくのだろうか。本稿では、AI（人工知能）サーバの出荷台数のデータを読み解きながら、NVIDIAの“GPU祭り”の行く末を予想する。
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推論ベンチマーク「MLPerf」の最新ラウンドのスコアが公開された。その結果からは、AI用プロセッサの新たな競争の軸が、性能そのものよりも「電力効率」に移りつつあることが読み取れる。
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Googleの大規模言語モデル（LLM）「Gemini」にはどのような機能があり、何に役立つのか。機能や用途、他の生成AIとの違いなど、Geminiの基本を紹介する。
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企業でのAI活用で課題なのは「AIのための環境構築」だ。通常なら高性能GPUを調達し、大規模な環境を構築する必要がある。だが、その常識を覆し「CPU」と「エッジサーバ」で優れたAI環境を構築した事例がある。関係者に詳しい話を聞いた。
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Googleは、大規模言語モデル「Gemini 1.5 Pro」のアップデート、新しい軽量モデル「Gemini 1.5 Flash」、Gemini APIの新機能、軽量オープンモデルファミリー「Gemma」の新モデルを発表した。
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データセンターや自動車などの分野では、コストが高くなるにもかかわらず、SoC（System on Chip）を独自に設計する企業が増えている。それはなぜか。本稿でその背景と理由を解説する。
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Googleは年次イベント「Google Cloud Next」で、同社初となるArmベースのカスタムCPU「Google Axion」を発表した。生成AIのトレーニングと推論に最適としており、今年後半に顧客への提供を開始する計画。
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Gartnerはデバイス上でAIタスクを実行できる「AI PC」と生成AIスマートフォンの世界出荷台数の予測を発表した。2023年の2900万台から2024年末までに合計2億9500万台に達するという。
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生成AIの急速な普及に伴い、処理に不可欠な半導体の不足が深刻だ。半導体メーカーやハイパースケーラー、その他のITプロバイダーは、企業が生成AI導入に必要とするプロセッサの提供を急いでいる。
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2023年末にGoogleが発表したAIモデル「Gemini」。Googleの製品にはどのような変化をもたらすのか。GPUではなくGoogle独自プロセッサを利用することで期待できるメリットとは。
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Googleは汎用的なAIモデル「Gemini」を発表した。Geminiには何が可能なのか。他のクラウドサービスでもAI関連サービスが相次いで登場する中で、Geminiの特徴になる点とは。
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AI向けのプロセッサ市場で支配的な立ち位置を築いてきた半導体ベンダーはNVIDIAだ。そこにAdvanced Micro Devices（AMD）とGoogleが、新たなプロセッサを携えてやって来る。その影響とは。
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Googleは、ブラウザ上でPythonなどを記述、実行できる「Google Colaboratory」サービスの全プラン（無料プランを含む）のユーザーが、175のロケールでAIコーディング機能に期間限定でアクセスできるようにした。
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Googleは、オープンソースの多言語テキストベクタライザ「RETVec」（Resilient & Efficient Text Vectorizer）を用いて「Gmail」の受信トレイの保護を大幅に強化した。
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ハイパースケーラーは負荷の大きな生成AIのワークロードに備えるために、新しいインフラを構築したり、システムを改修したりしているという。
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Googleは、Pixelシリーズの最新モデル「Pixel 8」「Pixel 8 Pro」を10月12日に発売する。日本市場参入当初はパイが小さかったPixelだが、廉価モデルのaシリーズを含めたコストパフォーマンスの高さやAI関連機能が評価された結果、シェアを急速に高めている。一方、円安の影響でPixel 8／8 Proは価格が高騰。競合メーカーの製品作りにも影響を与えている。
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Googleの研究者らは2023年4月、自社製AI（人工知能）アクセラレーターチップ「TPU v4」の性能について説明する論文を発表。これをメディアが「Googleが最新AIスーパーコンピュータを披露し、NVIDIAを打倒したと主張」などと報じたが、それは誇張しすぎといえる。
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GoogleはAnthropicとパートナーシップを締結した。AnthropicはGPT-3開発メンバー立ち上げた既存AIの弱点を補うAI開発を目指す企業だ。
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Googleは「Open Compute Project（OCP）」のイベント「2022 OCP Global Summit」で、OCPの活動における同社の新しい重要な貢献や、オープンハードウェアエコシステムへのサポートを紹介した。
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Googleがティーザーサイトなどでチラ見せしてきた新型スマートフォン「Pixel 7」「Pixel 7 Pro」が正式発表された。新しい「Google Tensor G2チップ」を活用し、ブレた写真もキレイになるという。直販サイトで購入すると10月12日〜13日に出荷されるそうだ。
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Googleが10月6日の発表を予告しているPixel 7とPixel 7 Pro。ネット上では実機とみられる端末のハンズオンが公開されている他、その仕様についてさまざまな情報が出てきています。公式に発表されている情報は、新たなプロセッサ「Google Tensor G2」を搭載することくらいですが、外観やカメラはどうなるのでしょうか。
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Googleが7月28日に発売する「Pixel 6a」。Pixel 6の廉価版という位置付けだが、一部の機能をカットしつつ、基本スペックはPixel 6のそれをキープしていることが特徴だ。今回、発売に先駆けて試用する機会に恵まれたので、どんなスマホなのか簡単に紹介したいと思う。
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Googleが公開している最新技術のショーケース「Experiments with Google」を試す連載。今回はPCやスマホで試せる影絵遊び「Shadow Art」を体験して、AIの活用方法や魅力を紹介する。干支をモチーフにした影絵あそびは意外と難しかった。
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Googleが10月20日に発表した「Pixel 6」「Pixel 6 Pro」。外観だけでなく、カメラ周りを含めた内部まで全面刷新されており、数世代ぶりの意欲的なモデルに仕上がっている。本記事では、カメラ性能を中心にレビューする。
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Googleがチラ見せを続けてきた「Pixel 6」と「Pixel 6 Pro」が正式発表された。Google Storeでの販売価格は税込みで7万4800円からで、Pixel 6はauとソフトバンク、Pixel 6 Proはソフトバンクからも発売される。【追記】
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次世代光インタフェースモジュールとして注目を集めているCo-packaged Optics （CPO）について解説する。CPOはOptical Internetworking Forum（OIF）に舞台を移し議論されている。
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Googleが次期フラグシップ「Pixel 6／6 Pro」を発表した。オリジナルのSoC「Google Tensor」を搭載する。Gogole Tensroは、4年を費やしてTPUのチップをモバイルに最適化したSoCだ。
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Googleが2年ぶりに開催した年次カンファレンス「Google I/O」で発表したことを時系列に紹介する。詳細は各項目のリンク先を参照のこと。
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Googleの次期オリジナル端末「Pixel 6」（仮）はSnapdragonではなく、Samsungと共同設計の「Whitechapel」（コードネーム）のSoCを搭載するといううわさ。内部文書に「GS101」という名前が記載されていて、GSは「Google Silicone」の略のようです。
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