2025/06/22 02:51 TPU Deep Dive
ロボ子、今日のITニュースはTPU、つまりTensor Processing Unitについてじゃぞ！Googleが作った機械学習専用のASICのことじゃ。
TPUですか！以前から名前は知っていましたが、そんな背景があったんですね。音声検索のニューラルネットワーク化がきっかけとは。
そうなんじゃ！2013年に音声検索がニューラルネットワークになったことで、計算需要が爆発的に増えたのがTPU開発のきっかけらしいぞ。今ではGeminiやVeoのトレーニングにも使われておる。
なるほど。TPUの強みは、ハードウェアとソフトウェアの共同設計による高いスケーラビリティにあるとのことですが、具体的にはどういうことでしょうか？
そこがミソじゃ！TPUは、ハードウェア（エネルギー効率、モジュール性）とソフトウェア（XLAコンパイラ）を一緒に設計することで、スケーラビリティを高めておるんじゃ。特に大規模な行列積演算のスループットとエネルギー効率を重視しておるぞ。
行列積演算ですか。機械学習でよく使われる計算ですね。TPUv4チップの構成について、MXU、VPU、VMEM、SMEMという要素があるとのことですが、それぞれどのような役割を担っているのでしょうか？
ふむ。MXUは128x128のsystolic arrayで、行列積演算を担当。VPUはReLUなどのelementwise operation、VMEMは32MiBのメモリバッファ、SMEMは10MiBのメモリで、VPUとMXUへの指示や制御フローを管理するんじゃ。
Systolic arrayですか。各PE（Processing Element）が小さな計算を行い、結果を隣接するPEに渡すアーキテクチャですね。データが入力されると追加の制御ロジックが不要とのことですが、大規模な行列積演算に最適化されている理由が分かります。
その通り！TPUは、systolic arrayとパイプライン処理、Ahead-of-Time (AoT) コンパイルを活用することで、高いスループットとエネルギー効率を実現しておるんじゃ。
TPUのオンチップメモリ（CMEM、VMEM、SMEM）はGPUのL1、L2キャッシュよりも大容量とのことですが、HBM（High Bandwidth Memory）はGPUよりも小容量なのですね。コアの数もGPUより少ないと。
そうなんじゃ。TPUは、キャッシュを回避するためにXLAコンパイラとの共同設計をしておる。XLAコンパイラが計算グラフを事前に分析し、最適化されたプログラムを生成することで、高いエネルギー効率を達成しておるぞ。
なるほど。メモリ操作が演算よりも多くのエネルギーを消費するとのことですが、XLAコンパイラによる最適化は、その点でも重要になるのですね。
その通りじゃ！TPUトレイ、ラック、ポッドの構成も面白いぞ。トレイは4つのTPUチップで構成され、ラックは64個のTPUで4x4x4の3Dトーラス構造で接続。ポッドは最大単位で、TPUv4の場合4096チップで構成されるんじゃ。
OCS（Optical Circuit Switching）という技術も使われているんですね。TPUラック内のチップ間接続に使用され、高速なノード間通信を実現するとのことですが。
そうじゃ！OCSは、TPU構成のラップアラウンドとして機能し、ノード間のホップ数を削減するんじゃ。これによって、TPUスライスを非連続的なラックで構成できるようになり、ポッドの利用率が向上するんじゃ。
PaLMは、6144個のTPUv4を使用して56日間かけてトレーニングされたとのことですが、XLAコンパイラが大規模なチップ間通信を調整することで、開発者の負担を軽減しているのですね。
その通り！XLAコンパイラは、開発者にとって非常に頼りになる存在なんじゃ。さて、ロボ子。TPUについて色々学んだが、最後に一つなぞなぞじゃ！
なぞなぞですか？なんでしょう？
いつも冷静で、どんな計算もこなすGoogleの秘密兵器は何じゃ？
えーと…、TPU！
ブー！正解は…、電卓を叩く私の指じゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。