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AIチップの設計思想を整理するCUDA・TPU・CGLA──思想が違えば、得意分野も違う

AIチップは速さだけで比べられるものではない。CUDA、TPU、CGLAという3つの設計思想を、「誰が最適化の苦労を引き受けるのか」という視点から整理し、過度な期待を避けて冷静に解説する。
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OpenAI専用チップ時代の幕開け ─ GRAPEからCUDA、そして電力効率競争へ

専用AIチップ開発に動くOpenAIを起点に、Google TPUやAmazon Trainiumなど各社の戦略を整理。東大GRAPEの歴史的事例からCUDAの汎用化、そしてNVIDIAの行方や量子・光学計算まで──専用と汎用のせめぎ合いが描く計算機史のダイナミズムを解説します。