テンソル・プロセッシング・ユニット(Tensor processing unit、TPU)はGoogleが開発した機械学習に特化した特定用途向け集積回路(ASIC)。グラフィック・プロセッシング・ユニット(GPU)と比較して、ワットあたりのIOPSをより高くするために、意図的に計算精度を犠牲に(8ビットの精度[1])した設計となっており、ラスタライズ/テクスチャマッピングのためのハードウェアを欠いている[2] 。チップはGoogleのテンソルフローフレームワーク専用に設計されているがGoogleはまだ他のタイプの機械学習にCPUとGPUを使用している[3] 。他のAIアクセラレータの設計も他のベンダーからも登場しており、組み込みやロボット市場をターゲットとしている。 Googleは同社独自のTPUは囲碁の人間対機械シリーズのAlphaGo対李世ドル戦で使用されたと述べた[2]。Google