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2018年版 機械学習ハードウェアのState of the Artを考える ~CPU, GPU, TPUを添えて~ - Qiita
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2018年版 機械学習ハードウェアのState of the Artを考える ~CPU, GPU, TPUを添えて~hardwareGPUDeepLea... 2018年版 機械学習ハードウェアのState of the Artを考える ~CPU, GPU, TPUを添えて~hardwareGPUDeepLearningTPUコンピュータアーキテクチャ 機械学習工学 / MLSE Advent Calendar 2018の5日目の記事です。 tl;dr 機械学習を走らせるハードウェアは大きくCPU,GPU,FPGA,ASIC。 CPUは他と比べると並列性が足ずこれからも性能は伸びない。 現状のところソフトウェアスタックが整備されているGPUが最強。 しかしFPGA,ASICは伸びしろが大きく、来年以降はどんどんシェアを伸ばしてきそうで楽しみ。 目的 2018年現在のMLHW(機械学習ハードウェア)の最も高性能なもの(State Of the Art)を考える記事です。特になんで性能が良いのか、というコンピュータアーキテクチャ的な考察を分野外の方向