TPUアーキテクチャ:Googleの7世代への完全ガイド
GoogleのTPUアーキテクチャは、256×256のシストリックアレイ、光回路スイッチング、および42.5エクサフロップスのスーパーポッドによってGemini 2.0とClaudeを動かしています。詳しく解説します。
GPU インフラストラクチャ、AI、データセンターに関する知見。
GoogleのTPUアーキテクチャは、256×256のシストリックアレイ、光回路スイッチング、および42.5エクサフロップスのスーパーポッドによってGemini 2.0とClaudeを動かしています。詳しく解説します。
エッジGPUを導入して95%のレイテンシ削減と82%の帯域幅節約を実現。JetsonからT4の選択、電力制約、実際の実装まで。完全ガイド。
Google TPU v6eはAIトレーニングにおいてGPUと比較して4倍優れたコストパフォーマンスを実現。デプロイメント戦略、コスト分析、最適なユースケースを解説
CoreWeaveは仮想通貨マイニングから方向転換し、230億ドルのAIインフラストラクチャの基盤となり、OpenAIの基盤モデルを支えながら737%の収益成長を達成した。
NVIDIAのOmniverseが252以上の企業に30-70%の効率向上をもたらしています。50兆ドル規模の物理AIオペレーティングシステムが製造業、ロボティクス、自動運転車を変革しています。
単一サーバーセットアップから100,000 GPUの大規模クラスターまで、この包括的なガイドでは、AIインフラストラクチャのエンタープライズGPU展開戦略を探求します。AIワークロードを最大10倍高速化できるスケーリング、インフラストラクチャ要件、最適化技術に関する実用的な洞察を発見してください。
Introl社のCEOであるRyan Puckettが、中西部地域における2025年EY Entrepreneur of the Year賞の最終候補者に選出されました。彼のリーダーシップの下、Introlは2021年以降毎年売上を倍増させ、高密度GPU展開とAIインフラ向けの複雑な光ファイバーケーブリングにおける業界リーダーとなっています。
2017年の論文「Attention Is All You Need」は、Transformerアーキテクチャを通じてAI革命を引き起こしました。逐次的なRNNやLSTMを並列化可能なセルフアテンションメカニズムに置き換えることで、Transformerはより高速な学習、より優れたスケーリング、そして優秀な性能を可能にしました。この画期的な進歩は
AIモデルが超高速でフォトリアリスティックな画像を生成したり、大量のデータセットをミリ秒単位で処理したりする際、舞台裏で何が起こっているか考えたことはありますか?その魔法は、最近劇的に進化した特殊なGPUデータセンターで実現されています。以下では、その仕組みについて探っていきます
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