CPU、GPU、そしてGoogle独自のTPU

コンピュータ

Screenshot

2026.02.23

今日のメモ

CPU、GPU、そしてGoogle独自のTPU（Tensor Processing Unit）は、いずれも計算処理を担うプロセッサですが、その設計思想（アーキテクチャ）と得意分野が根本的に異なります。
結論から言うと、TPUは「AI（機械学習）の行列演算」だけに特化した、究極の効率化プロセッサです。

CPU・GPU・TPUの比較

それぞれの役割をわかりやすく例えると以下のようになります。
項目 CPU (中央演算処理装置) GPU (画像処理装置) TPU (テンソル演算プロセッサ)
例え「万能な教授」「1,000人の計算作業員」「行列演算の超専門家」
得意分野複雑なロジック、OS、事務作業画像描写、並列計算、汎用AI 大規模なAI学習・推論
設計思想逐次処理（1つずつ確実に）並列処理（大量に同時に）シストリック・アレイ（淀みない流れ）
柔軟性非常に高い（何でもできる）高い（汎用計算に強い）低い（AI計算に特化）
CPU：万能なリーダー
PCの「脳」にあたり、Excelからブラウザ、OSの制御まで何でもこなします。しかし、一度に処理できる命令数は少なく、数万回の単純な掛け算（行列演算）が必要なAI処理には向きません。
GPU：並列処理のエキスパート
元々は3Dグラフィックス用でしたが、数千のコアで同時に計算できるため、AIの計算にも使われるようになりました。柔軟性が高く、AI以外の科学シミュレーションなどにも広く使われます。 Google TPUの圧倒的な優位性
Googleが自社サービス（検索、YouTube、Geminiなど）のために開発したTPUには、GPUをも凌駕する以下の優位性があります。
① 「シストリック・アレイ」による圧倒的スピード
通常のプロセッサは、計算のたびに「メモリからデータを読み書き」しますが、これが速度低下の最大の原因（ボトルネック）になります。
TPUは、シストリック・アレイ（心臓の拍動のような仕組み）を採用しており、一度データを読み込むと、メモリに戻ることなくチップ内をデータが流れながら次々と演算を終えます。これにより、行列演算においてGPUより遥かに高いスループットを実現します。
② 圧倒的な電力効率（コスト・環境負荷）
TPUはAI計算に不要な機能をすべて削ぎ落とした「専用設計（ASIC）」です。そのため、同じAIの計算を行う場合、GPUに比べて消費電力が劇的に少なく、コストパフォーマンス（性能/ワット）が非常に高いのが特徴です。
- 最新の TPU v7 (Ironwood) や Trillium では、前世代比で数倍のエネルギー効率を達成しています。
  ③ 巨大モデル（LLM）へのスケーラビリティ
  TPUは最初から数千個のチップを繋いで「1つの巨大なコンピュータ」として動かす（TPU Pod）ことを前提に設計されています。
- 専用高速通信（ICI）: チップ同士を光ファイバー並みの速度で直接つなぐため、Geminiのような超大規模モデルの学習において、GPUクラスターよりも通信遅延が少なく効率的です。
  ④ Google Cloudとの密接な統合
  JAX、TensorFlow、PyTorchといった主要フレームワークが最適化されており、Google Cloudを通じて最新のハードウェアをすぐに利用できるエコシステムが整っています。
1. 使い分けのポイント
- CPU: データの加工や、非常に小さなAIモデルの実行。
- GPU (NVIDIAなど): 汎用性が求められる場合や、PyTorchベースの多様なモデルを試行錯誤する場合。
- TPU: Google Cloudを利用しており、Geminiのような大規模なモデルを短期間で学習させたい、または大量の推論を低コストで回したい場合。
補足： 2026年現在、NVIDIAのGPU（Blackwellなど）も非常に強力ですが、Googleは自社製TPUを使うことで「自社サービスの運用コストを大幅に下げる」という戦略的な優位性を保っています。特定のAIプロジェクトでTPUの導入を検討されていますか？もしよろしければ、利用予定のフレームワーク（PyTorch, JAXなど）やモデルの規模を教えていただければ、最適な選択をアドバイスできます。