「CPU」「GPU」「NPU」「TPU」の違いを分かりやすく説明するとこうなる
AIの開発に欠かせない機械学習には、GPUやNPU、TPUなどの処理チップが用いられていますが、それぞれの違いは分かりにくいものです。そんなCPUやGPU、NPU、TPUの違いをGoogleやクラウドストレージサービスを展開するBackblazeがまとめています。 AI 101: GPU vs. TPU vs. NPU https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/ Cloud TPU の概要 | Google Cloud https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu?hl=ja ◆CPUとは？ CPUは「Central Processing Unit」の略称で、PCでの文書作成やロケットの進路計算、銀行の取引処理など多様な用途に用いられています。CPUでも機械学習を行うこ
CUDAとOpenCLどっちがいいの？ - Qiita
TL;DR: そもそも単純に比べんな。ナイフとノコギリがどっちがいいかなんて一概には言えないだろう？ Twitterに書いたら思ったより反応されてるので、もうちょっと解説も兼ねて書いておきます。 なお、この話はtweetにもある通り某所で発表したやつの公開版です。前にも観たって方は内緒にしておいてください。 あと、若干、個人的な偏見を含んでいるかもしれませんが、そのあたりは頑張ってフィルターかけてください。 GeForceやTeslaといった、NVIDIA社のGPUでGPGPUしたい人がまず使うプログラミング環境。実質的にGPGPU界の頂点であり最強であることは否定できません。 ただし、NVIDIAがベンダーロックしていて、標準化はされていません（一応、CUDAのモデルはロイヤリティーフリーで使っても良い）。 CUDA Cという独自拡張されたC言語で、デバイスとホストを同じ.cuファイルに
グラフィックスメモリを大量に要求するタイトルで，GTX 970の性能が大幅に低下する？ 海外で話題の問題についてNVIDIAが見解を公表
グラフィックスメモリを大量に要求するタイトルで，GTX 970の性能が大幅に低下する？ 海外で話題の問題についてNVIDIAが見解を公表 編集部：小西利明 北米時間2015年1月24日，NVIDIAはGeForce公式掲示板へのコメント投稿として，「GeForce GTX 970」（以下，GTX 970）で生じるという，いわゆる「GTX 970 3.5GB VRAM Issue」（GTX 970 4GB VRAM Issueとも）についての見解を発表した。 これは，グラフィックスメモリ容量4GBのGTX 970で，アプリケーションによるグラフィックスメモリ使用量が3.5GBを超えると，性能が大きく低下するというもの。 NVIDIAによると，GTX 970の「Streaming Multiprocessor」（以下，SM）は，グラフィックスメモリの管理が3.5GBで区切られているという。その
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NVIDIA、2年半続いたMaxwellを終結させる「GeForce GTX 1050」
