Googleは計算能力に不足していない企業であり、Nvidiaよりも劣っているわけではありません。 NVIDIA GPUでさえTPU(円の中の半透明コンセンサス)に従う可能性が非常に高いです 1️𠱒 テンソルコア Volta以降のNVIDIAの完全な導入は、基本的にTPUの行列乗算の専門化に近づいている 2️低精度計算(FP16 / BF16 / INT8) TPUは初期の推論用に低精度に最適化され、後にモデル要件によりGPUは「強制的に」サポートされました 3️そして大規模なクラスタリング+コンパイラのコラボレーション TPUは「ハードウェア×コンパイラ×スケジューリング」の全てであり、NVIDIAはTriton/CUDA Graph/NVLinkレベルの連携を本格的に始めたばかりです Nvidiaはチップコンピューティングパワーで利益を上げている一方で、Googleは長年にわたり安定したエコシステム、広告、検索エンジン、YouTube、ブラウザ、Androidなどのネットワーク現象に依存して利益を供給し、計算能力は利益の消費ではなくコストに過ぎません。 TPUは常にGoogleのオールインワンリサーチであり、十分な期間の調査と覆しを可能にします。 ジェフ・ディーンのTPUの理解では、モデルがあなたによって定義されるなら、ハードウェアもあなたによって定義されるべきだということです。つまり、TPUはコンパイラ(XLA)、計算グラフ(TensorFlow)、データセンタートポロジー、スケジューリングシステムなど、システムエンジニアリングの完全なセットです リスク面では、NVIDIAがGPUを販売しているため、すべての顧客にサービスを提供する必要があり、フォールトトレランス率は非常に低いです。 どの米国株を買うべきかは再び明確になりました