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TPUが変えた機械学習計算──GPUを超えるドメイン特化アーキテクチャ
本動画は、Googleが開発したAI専用チップ「TPU（Tensor Processing Unit）」をテーマに、GPUを超えるドメイン特化アーキテクチャがどのように機械学習計算を変えてきたのかを整理した解説動画です。
ただし本内容は、あくまで私自身の思考整理・理解のためのメモ的まとめです。研究論文や公式発表をもとに構成していますが、体系的な教科書解説というよりは、「学びながら噛み砕いてみた記録」に近い位置づけになります。
動画では、
・AI計算需要の爆発的増大とTPU誕生の背景
・行列計算に特化したシストリックアレイの思想
・v1（推論特化）からv4（大規模システム化）までの進化
・光サーキットスイッチ（OCS）やスパースコアといった革新技術
・省電力化とCO₂削減への影響
・RNSやインメモリーコンピューティングなど次世代技術
といったポイントを、なるべく直感的に整理しています。
なお、本動画は NotebookLM を活用して制作しているため、発音の不自然さや用語の読み違い、内容の解釈に誤りが含まれる可能性があります。 重要な点や正確な数値・表現については、必ず参考資料をご確認ください。
より詳しい解説、出典論文、背景説明、数値の根拠などは、note.com に掲載している記事で整理しています。正確な情報を確認したい方や、さらに深く理解したい方は、ぜひそちらの記事もあわせてご参照ください。
https://note.com/science_totoron/n/nd5cdc7e962e9
また、コメント欄での補足・訂正・視点の追加は大歓迎です。技術的な議論や別解釈の提示なども含め、建設的なご指摘をいただけると大変ありがたいです。
この活動は、皆さまからのギフトによって支えられています。もし内容が参考になりましたら、応援していただけると今後の継続的な解説制作の励みになります。
ハードウェアの進化という視点からAIの歴史を眺めると、また違った景色が見えてきます。気軽にコメント参加しつつ、一緒に理解を深めていければ幸いです。
3Dプリンタの柔軟素材で蛇腹を作ってみるテスト
柔軟素材といえば可動部品が作れそうだということで、蛇腹を作ってみます。蛇腹の角度をいくつか変えて造形してみましたが、工夫次第では実用部品が作れそうな感触を得られました。
3Dプリンタで柔軟素材を出力してみた
久しぶりの3Dプリンタネタです。
TPUでABS並みに安いのが出てきたので思わず買ってしまいました。以前から柔らかく作ってみたい部品があったのでその造形に挑戦、使い勝手や結果をご紹介します。
