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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 5 件
シストリックアレイとデータフローアーキテクチャ — TPUの心臓原理
AIアクセラレータの中核演算である行列積を効率的に処理するシストリックアレイの動作原理を、ASCII図とともに深く掘り下げます。weight-stationaryやoutput-stationaryといったデータフロー戦略、データ再利用とエネルギー、テンソルコアとの比較、コンパイラのマッピングまで、TPUの心臓原理を整理します。
2026-06-16 · 36 分で読めます #gpu-cuda#systolic-array#dataflow#tpu#ai-hardwareGPU vs TPU vs ASIC — 2026年の推論戦争
2026年の推論ワークロードをめぐるGPU・TPU・ASICの競争を比較します。Google TPU v6 TrilliumとIronwood、急成長するクラウド自社推論ASIC、スループット・遅延・コスト・電力のトレードオフ、そしてCUDAとXLAに分かれるコンパイラスタックまで扱います。
2026-06-16 · 42 分で読めます #gpu#tpu#asic#inference#ai-hardware分散学習 & GPUインフラ 2026 ディープダイブ — DeepSpeed、FSDP2、Megatron-LM、Ray Train、JAX、TorchTitan、Blackwell GB200、MI325X、TPU v5p 総まとめ
DeepSpeed/FSDP2/Megatron-LM/Ray Train/JAX/TorchTitan/Composerを比較し、NVIDIA Blackwell GB200 NVL72、AMD MI325X、Intel Gaudi 3、AWS Trainium 2、Google TPU v5p/v6e Trillimuまで。3D並列化、ZeRO-FSDP等価性、MoEのAll-to-All、fp8/mxfp4精度、NCCLチューニン
2026-05-16 · 20 分で読めます #distributed-training#deepspeed#fsdp#megatron-lm#rayGoogle TPU完全解剖：Systolic Arrayが行列乗算をいかに完璧に解くか
Google TPUの核心技術であるSystolic Arrayが行列乗算をどのように極限まで最適化するかを完全解剖。INT8推論からbfloat16、XLAコンパイラ、TPU Podでの分散推論まで、実際の数値とコードで深掘りします。
2026-03-18 · 20 分で読めます #tpu#google#シストリックアレイ#LLMサービング#jaxAIハードウェアアクセラレータ完全ガイド：H100、TPU、Cerebras、エッジAIチップの比較
NVIDIA H100 Tensor Core、Google TPU v5シストリックアレイ、Cerebras WSE-3、AWS Inferentia 2、Apple Neural EngineなどのAIハードウェアアクセラレータを網羅的に比較するガイドです。
2026-03-17 · 24 分で読めます #ai-hardware#h100#tpu#cerebras#edge-ai