次世代Geminiモデルは内部対立・計算資源不足・審査手続きの煩雑さで公開が2か月延期。自社TPUがあるものの、モデル訓練、クラウド、消費者・企業向けAI需要が重なり計算力は依然不足。上層部はリソース配分改善へ組織再編に着手。....
グーグルは2028年までに自社開発TPU v9を1200万～1500万個展開予定。同期のNVIDIA AI GPU出荷約1240万個を上回る可能性。TPUはASICチップで外販せず、NVIDIA依存低減とコスト削減が狙い。....
WSJによると、NvidiaはOpenAI共同創業者Ilya Sutskever氏の秘密研究所SSIに大型投資。大量のGPU提供で計算能力を桁違いに向上させ、これまでのGoogle TPU依存から転換。最先端AI安全研究へのNvidiaの異例の直接出資となる。....
Googleは、Geminiモデルのアーキテクチャをシリコンに直接組み込むAIチップ「Frozen v2」を開発中。データ移動と計算を省き、推論効率を向上。最新の汎用TPUより高い電力効率を実現し、大規模モデルをより経済的に運用可能に。....
Gemma 3は、Gemini 2.0テクノロジーに基づいた軽量で高性能なオープンソースモデルであり、単一のGPUまたはTPUデバイス向けに設計されています。
Google第6世代のテンソル処理ユニット。AIワークロードに卓越した性能を提供します。
TPUv5e 上で動作するStable Diffusion XLモデルのアプリケーション
ブラウザ上でコードを作成して実行できます
Openai
$0.63
入力トークン/百万
$3.15
出力トークン/百万
131
コンテキスト長
Huawei
-
32
Chatglm
$8
$16
128
$2
Alibaba
Google
$0.14
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$1.4
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Deepseek
$1
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Baichuan
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$4.2
1k
camenduru
これはTPUでトレーニングされ、PyTorchに変換された安定拡散モデルで、テキストから画像生成タスクに特化しており、特にぬいぐるみ類の画像生成に適しています。
flax-community
Common Voiceのスペイン語データで事前学習された音声認識モデル、Flaxフレームワークを使用しTPUでトレーニング
スワヒリ語ニューステキストを分類するためのRoBERTaモデルで、Google Cloud TPUv3-8でトレーニング済み
因果的言語モデリング目標に基づいて事前学習されたインドネシア語生成モデル、Flaxフレームワークを使用してTPUv3-8でトレーニング
monsoon-nlp
ELECTRAフレームワークでトレーニングされたタミル語事前学習モデル、第二版はTPUトレーニングを採用しコーパス規模を拡大
Norod78
GPT2アーキテクチャに基づくミニヘブライ語テキスト生成モデルで、TPUとGPUを用いて訓練されました。
NbAiLab
これはノルウェー語T5に基づくモデルで、ノルウェーの巨大コーパス（NCC）を使用してTPU v3 - 8で訓練されました。
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