本記事では、Google TPU（Tensor Processing Unit）とは何か、GPUとの違い、性能差、そしてどのような用途に向くのかを、初めて触れる人にも分かりやすく解説します。
「結局どっち使えばいいの？」という疑問に答える実務目線の内容です。

目次

1. Google TPUとは？

2. GPUとの構造的な違い

3. TPUとGPUの性能差（実例つき）

4. 向いている用途・向いていない用途

5. 実務での選び方（どっちを使うべき？）

6. まとめ

1. Google TPUとは？

TPU（Tensor Processing Unit）とは、Google が「機械学習専用」に開発したプロセッサです。
特に TensorFlow・JAX といったフレームワークと相性が良く、
行列演算（Matrix Multiply）を専用ハードウェアで爆速処理できるという特徴があります。

✔ TPUの特徴（要点）

• AI専用に設計された専用チップ

• 巨大な行列処理ユニット（MXU：Matrix Multiply Unit）を搭載

• Google Cloud 上で利用（ローカル利用不可）

• 学習も推論も高速化できる

• 電力効率が高い

Google 検索、翻訳、写真（画像認識）など Google サービス内部でも大量に使われています。

2. GPUとの構造的な違い

🔵 GPU（汎用型の並列演算プロセッサ）

元はゲーム・グラフィックス用に開発されたハードウェア。
数千〜1万個以上のコアで並列処理を実現し、汎用的な高速演算が得意です。

特徴：

• グラフィック処理からAIまで幅広く対応

• PyTorch / TensorFlow / Stable Diffusionなど何でも動く

• ローカルPCでも利用可能

代表例：NVIDIA RTX / H100 / A100 など

🔴 TPU（AI特化型プロセッサ）

GPUのような汎用性はなく、AIの行列演算に全振りした構造。

特徴：

• 超大型の行列演算ユニットで一括処理

• TensorFlow・JAXに最適化

• Google Cloud 専用

GPUと比較すると、
「グラフィックも数値もやる万能選手（GPU）」
「AIだけを極めた専門職（TPU）」
という違いです。

3. TPUとGPUの性能差（実例つき）

Google のベンチマーク例をもとにした、ざっくり比較がこちら👇

■ 学習速度の違い（TensorFlow）

👉 行列計算が支配的なモデルほど、TPUが圧倒的に速い

■ スケール性能

TPU は「8個セット」や「Pod（数百台規模）」の構成が標準化されており、
追加ノードによるスケールが非常に素直で速いという特徴があります。

GPU でもスケールは可能ですが、

• バラつく同期

• ノード間通信オーバーヘッド
  などが発生するため、大規模学習ではTPUの効率が勝ちます。

■ 電力効率

TPU の強みです。
Google は「同等性能で GPU の約1/2〜1/3 の電力」と公表しています。

4. TPUに向いている用途・向いていない用途

✔ TPUが向いているケース

• TensorFlow / JAX を使うプロジェクト

• BERT / GPT / Vision Transformer など大規模モデル

• 数十台〜数百台規模での大規模分散学習

• Google Cloud を利用した高速学習

✘ TPUが向かないケース

• PyTorch がメイン（互換はあるが性能最適化はされてない）

• Stable Diffusion / LoRA などの生成AI用途

• ローカルで計算したい

• グラフィックス用途（動画編集・ゲームなど）

5. 実務での選び方（どっちを使うべき？）

🔵 GPUを選ぶべきケース

• PyTorch や生成AIを使う

• ローカルPC（Windows / Linux）で処理したい

• AI以外の用途も扱う（動画、解析など）

• 柔軟性を重視

→ 個人利用・汎用利用ならほぼGPU一択

🔴 TPUを選ぶべきケース

• Google Cloud 上で TensorFlow を使った大規模学習

• BERT/GPT クラスの高度なモデルを高速化したい

• 学習コスト（電力・時間）を最適化したい

→ 企業や研究機関での大量学習向け

6. まとめ

結論：

• 個人・中小規模 → GPU

• 大規模TensorFlowプロジェクト → TPU

あなたが扱っている生成AI・画像・動画系なら、基本GPUの方が適しています。