ASICでAIを高速化するGoogle、FPGAを使うMicrosoft 違いは何か？

GW明けの週は、「Google I/O 2018」と「Microsoft Build 2018」がともに開催され、一気にいろいろなニュースが飛び込んできました。その中で、2社ともAI処理用のプロセッサに関する発表をしています。 Microsoftの発表はこちら。 MS、FPGAでAIを高速化する「Brainwave」のプレビューを提供へ Googleの発表はこちらです。 Google、機械学習専用の第三世代プロセッサ「TPU 3.0」を発表。Google初の液冷システム採用。Google I/O 2018 Googleは、ここのところ毎年、機械学習用プロセッサを発表していますが、2018年も前年比8倍の高速性を持つチップを発表しました。 Googleのチップは、「ASIC」を採用。一方Microsoftは、「FPGA」ベースです。両者ともAIの処理をチップ化して高速化しようという考えは同じ

[wataken44]

桁が2個くらいは間違っててワロタwwwwwww　”ASICは作るまでにお金がかかりますが、製造に入ると1個数十円～数百円レベルで製造できるとのこと。一方のFPGAは、どうしても数千円はかかるようです。”