AIトレーニングと推論におけるGoogle Tensorプロセッサ（TPU）とNvidia、AMD Instinct MI、Amazon Tranium、Inferentiaの比較

人工知能（AI）ワークロードには、複雑な計算を効率的に処理できるよう設計された強力なプロセッサが必要です。AIの学習と推論のためのハードウェアを選択する際には、各プロセッサの強みと特長を理解することが不可欠です。この記事では、Google Tensorプロセッサ、Nvidia GPU、AMDのInstinct MIシリーズ、AmazonのTraniumおよびInferentiaチップを比較します。それぞれの主要機能、最適なユースケース、そして入手可能性についても解説し、AIプロジェクトに最適なプロセッサを選ぶお手伝いをします。

Google Tensor プロセッサの概要

GoogleのTensor Processing Unit（TPU）は、機械学習ワークロード向けに特別に設計されたカスタムASICです。ニューラルネットワークのトレーニングと推論を高効率で加速することに重点を置いています。

主な特徴

• 大規模テンソル演算に最適化された行列乗算ユニット。

• bfloat16精度をサポートし、速度と精度のバランスを保ちます。

• シームレスなソフトウェア互換性を実現する TensorFlow との統合。

• トレーニングと推論タスクの両方で高いスループットを実現します。

• データセンター内の複数の TPU デバイスにまたがって拡張できるように設計されています。

  
  

特殊な機能

Google TPUは、ディープラーニングモデルの中核となる行列乗算に優れています。そのアーキテクチャは、トランスフォーマーや畳み込みニューラルネットワークなどのモデルのレイテンシを最小限に抑え、スループットを最大化します。

最適なユースケース

• クラウド環境での大規模な AI トレーニング。

• 検索や翻訳などの Google サービスに対するリアルタイム推論。

• TensorFlow を使用した迅速な実験を必要とする研究プロジェクト。

  
  

可用性

Google TPUは主にGoogle Cloud Platformを通じて提供されており、企業や開発者はクラウドサービスを通じてアクセスできます。オンプレミスでの使用向けには物理TPUハードウェアは販売されていません。

AI向けNVIDIA GPU

Nvidia は、AI ワークロード向けに設計された A100 および H100 モデルを含む GPU ラインナップにより、AI ハードウェアのリーダーとなっています。

主な特徴

• 数千の CUDA コアによる大規模な並列処理。

• トレーニングと推論を高速化するための混合精度 (FP16、INT8) のサポート。

• ディープラーニング行列演算に特化した Tensor コア。

• CUDA、cuDNN、TensorRT を含む幅広いソフトウェア エコシステム。

• AI を超えた多様なワークロードを処理できる柔軟性。

  
  

特殊な機能

Nvidia GPUは、AIだけでなくグラフィックスやHPCタスクも処理できる汎用性を提供します。Tensorコアは、ニューラルネットワークに不可欠な行列演算のパフォーマンスを向上させます。

最適なユースケース

• 柔軟なハードウェアを必要とする AI 研究開発。

• 混合精度で大規模モデルをトレーニングします。

• エッジデバイスとデータセンターでの推論。

• AI と視覚化またはシミュレーションを組み合わせたワークロード。

  
  

可用性

NVIDIA GPUは、クラウドプロバイダー、OEM、小売チャネルを通じて広く入手可能です。クラウドとオンプレミスの両方のAI導入において、一般的な選択肢となっています。

AMD Instinct MIシリーズ

AMD の Instinct MI GPU は、オープン スタンダードに重点を置いた高性能コンピューティングと AI ワークロードを対象としています。

主な特徴

• CDNA アーキテクチャによる高いコンピューティング スループット。

• FP16、BFLOAT16、INT8 精度のサポート。

• AI および HPC 向けの ROCm ソフトウェア プラットフォーム。

• データ集約型タスク向けの大きなメモリ帯域幅。

• データセンターでの使用に適したエネルギー効率の高い設計。

  
  

特殊な機能

Instinct MI GPUは、オープンソースソフトウェアとの互換性とエネルギー効率を重視しています。幅広いAI精度をサポートし、HPCとAIの融合に最適化されています。

最適なユースケース

• オープンソース ツールを優先する環境での AI トレーニング。

• AI ワークロードと組み合わせた科学計算。

• 強力な Linux サポートを備えた Nvidia の代替品を探している組織。

  
  

可用性

AMD Instinct MI GPU は、厳選された OEM およびクラウド プロバイダーを通じて入手可能ですが、Nvidia と比較すると市場シェアは小さくなっています。

アマゾンのトラニウムとインフェレンティア

Amazon は、AWS 上の AI ワークロードを高速化するために、トレーニング用の Tranium と推論用の Inferentia という 2 つのカスタム チップを開発しました。

Traniumの主な特徴

• ディープラーニング モデルの高スループット トレーニング用に設計されています。

• 速度と精度のバランスをとるために混合精度をサポートします。

• AWS インフラストラクチャと緊密に統合されています。

  
  

Inferentiaの主な特徴

• 低レイテンシ、高スループットの推論向けに最適化されています。

• TensorFlow、PyTorch、MXNet などの一般的なフレームワークをサポートします。

• 大規模でコスト効率の高い推論。

  
  

特殊な機能

Tranium は AWS でのトレーニングジョブの高速化に重点を置いており、Inferentia は低レイテンシーとコスト効率の高い推論ワークロードをターゲットにしています。

最適なユースケース

• AI のトレーニングと推論に AWS を使用している企業。

• スケーラビリティを必要とするコスト重視の推論ワークロード。

• AWS サービスと緊密に統合されたアプリケーション。

  
  

可用性

どちらのチップも、スタンドアロンのハードウェアとしてではなく、AWS クラウド サービスを通じてのみ利用できます。

プロセッサを並べて比較する

特徴	グーグルTPU	Nvidia GPU	AMD インスティンクト MI	アマゾン トラニウム/インフェレンティア
建築	ML用カスタムASIC	Tensorコア搭載GPU	CDNAアーキテクチャを搭載したGPU	AWS AI向けカスタムASIC
精密サポート	bfloat16、FP32	FP16、INT8、FP32	FP16、bfloat16、INT8	混合精度
ソフトウェアエコシステム	TensorFlow最適化	CUDA、TensorRT、幅広い	ROCm、オープンソースに重点を置く	AWSフレームワークのサポート
最適な用途	大規模なトレーニングと推論	柔軟な AI および HPC ワークロード	オープンソースAIとHPC	AWSクラウドAIワークロード
可用性	Google Cloudのみ	広く入手可能	一部のOEMおよびクラウドプロバイダー	AWSクラウドのみ

適切なプロセッサの選択

• Google TPU は、高速なトレーニングと推論を必要とする TensorFlow やクラウドベースの AI プロジェクトに多額の投資を行っている組織に適しています。

• Nvidia GPU は、最も柔軟性が高く、最も幅広いエコシステムを提供し、多様な AI ワークロードや混合使用のケースに最適です。

• AMD Instinct MI は、 AI および HPC 向けのオープンソース ソフトウェアとエネルギー効率の高いハードウェアを好むユーザーに適しています。

• Amazon Tranium と Inferentia は、ハードウェアを管理せずに統合されたコスト効率の高い AI アクセラレーションを求める AWS ユーザーに最適です。

  
  

各プロセッサにはそれぞれ独自の強みがあります。ソフトウェアスタック、予算、導入環境、ワークロードの種類に応じてプロセッサを選択してください。

最後に

適切なAIプロセッサの選択は、パフォーマンス、コスト、開発速度に影響を与えます。Google TPUはTensorFlowに最適化された強力なアクセラレーションを提供しますが、Google Cloudでのみ利用可能です。Nvidia GPUは、広範なソフトウェアサポートと可用性を備え、依然として最も汎用性の高い選択肢です。AMD Instinct MIは、オープンソースおよびHPCに重点を置くユーザーにとって強力な代替手段となります。AmazonのTraniumとInferentiaは、AWSのお客様向けに特化されたクラウドネイティブソリューションを提供しています。