Manithさん　Google TPU TrilliumでAI処理が4倍速に【記事紹介】

2025年2月28日

Googleが新しいAI用のチップ「Trillium」を発表しました。このチップは、前の世代のTPUと比べて、学習の性能が4倍も高くなっています。

さらに、エネルギーの効率も67%向上しているとのことです。この「Trillium」は、Google Cloudを通じて利用できるようになりました。

これにより、AIの開発者や研究者は、より高速で効率的なAIモデルのトレーニングや推論が可能になります。

また、「Trillium」は高帯域幅メモリ（HBM）の容量と帯域幅が2倍に増加し、大規模なモデルの操作がよりスムーズになります。チップ間の通信速度も2倍に向上し、大規模なAIモデルのトレーニングや推論がより効率的に行えるようになっています。

これらの特長により、AIの開発や研究がさらに加速し、さまざまな分野での応用が期待されています。

モモちゃん

ねえねえ、みんな！GoogleのAI処理チップ「Trillium」がすごいらしいよ！これ、今までのTPUと比べて4倍も学習性能があるんだって。簡単に言うと、AIがもっと速く賢くなる手助けをしてくれるチップなんだよ！

タロウ君

す、すごいにゃ！でも4倍ってどのくらいすごいのか、あんまりピンとこないにゃ。僕の計算も4倍速くなるにゃ？

グリ姉さん

そんなに早くなるのね。データを扱う人にとっては、とっても便利そうだわ。でも、それって誰でも簡単に使えるものなのかしら？

Google TPU「Trillium」の概要と性能向上

モモちゃん

Google TPU「Trillium」ってね、AIを早く賢く動かすための特別なチップなんだよ！旧世代のTPUよりも学習のスピードが4倍も速くなっていて、エネルギーの使い方も工夫されているんだ。

タロウ君

すごいにゃ！でも、どうして速くなったのかが気になるにゃ。特別な魔法があるのかにゃ？

グリ姉さん

なるほど、AIを使う人にとっては大きな助けになるのね。こういう仕組みって、普通の人でも簡単に利用できるのかしら？

モモちゃん

うん、Google Cloudを使えば誰でもアクセスできるんだ！特別なハードウェアを持ってなくても大丈夫だから、AIに興味がある人みんなに優しい設計になってるよ！

Googleが新たに発表した第6世代のAI処理チップ「Trillium」は、前世代のTPU v5eと比較して、チップあたりのピーク性能が4.7倍に向上し、エネルギー効率も67％改善されています。

この性能向上により、AIモデルのトレーニングや推論がより高速かつ効率的に行えるようになりました。さらに、「Trillium」は高帯域幅メモリ（HBM）の容量と帯域幅が2倍に増加し、大規模なモデルの処理にも適しています。

これらの特長により、AI開発者や研究者にとって、より高度な機械学習モデルの構築が可能となり、AI分野の発展に寄与することが期待されています。

「Trillium」の技術的特長

「Trillium」は、Google CloudのAIハイパーコンピューターの主要コンポーネントとして設計されており、パフォーマンスに最適化されたハードウェアとオープンソフトウェア、機械学習フレームワークを組み合わせたスーパーコンピュータアーキテクチャを採用しています。

これにより、AIワークロードにおいて驚異的なパフォーマンス、スケーラビリティ、効率性を提供します。

また、「Trillium」は第3世代のSparseCoreを搭載しており、高度なランキングや推奨ワークロードで一般的な超大規模エンベディングの処理を高速化します。

これらの技術的特長により、AIモデルのトレーニングや推論の効率が大幅に向上し、開発者はより複雑で高度なモデルを効果的に構築・運用できるようになります。

機械学習性能の向上とその影響

「Trillium」の導入により、AIモデルのトレーニング時間が大幅に短縮され、推論速度も向上します。具体的には、前世代のTPU v5eと比較して、Stable Diffusion XLの推論スループットが3倍以上、Llama2-70Bの推論スループットが2倍近く向上しています。

これにより、AI開発者は短期間で高性能なモデルを構築でき、製品やサービスへのAI導入が加速することが期待されます。

さらに、エネルギー効率の向上により、データセンターの運用コスト削減や環境負荷の低減にも寄与します。これらの性能向上は、AI技術の普及と発展に大きな影響を与えるでしょう。

Google Cloud経由での利用方法

「Trillium」は、Google Cloudを通じて一般ユーザーにも提供されており、AI開発者や企業はこの高性能なTPUを活用して、さまざまなAIワークロードを効率的に処理できます。

Google Cloudのインフラストラクチャを利用することで、専用のハードウェアを用意することなく、必要に応じてリソースをスケーラブルに拡張できます。これにより、初期投資を抑えつつ、高度なAIモデルの開発や運用が可能となります。

また、Google Cloudの他のサービスと組み合わせることで、データの管理や分析、モデルのデプロイメントなど、AIプロジェクトの全体的なワークフローを効率化できます。

AIチップ「Trillium」の活用事例と導入効果

モモちゃん

みんな、「Trillium」はすごく役立っていて、いろんなところで活躍しているんだよ！たとえば、AI21 Labsっていう会社では、このチップを使って言語モデルをもっと速くトレーニングしているの。だから、新しいAIのサービスを早くみんなに届けられるんだ！

タロウ君

へえ！それって、AIがいっぱいお勉強して賢くなるってことだにゃ？モモちゃん、僕の勉強も手伝ってくれるチップはないかにゃ？

グリ姉さん

「Trillium」って、環境にも優しいって聞いたけど、それってどういうことなのかしら？

モモちゃん

いい質問だね！「Trillium」はエネルギー効率が良くて、少ない電力でたくさんの仕事ができるの。だから、電気代が節約できて、環境にも優しいんだよ！

Googleの第6世代AIチップ「Trillium」は、その高性能と効率性から、さまざまな企業や研究機関での導入が進んでいます。

例えば、AI21 Labsでは、言語モデルの性能向上のために「Trillium」を活用し、従来のTPU v4からの移行で大幅なスピードとコスト効率の改善を実現しています。

また、「Trillium」の高いスケーラビリティにより、大規模なAIモデルのトレーニングが短時間で行えるようになり、製品開発のスピードアップにも寄与しています。

さらに、エネルギー効率の向上により、データセンターの運用コスト削減や環境負荷の低減にもつながっています。これらの事例は、「Trillium」がAI分野において多くの可能性を提供していることを示しています。

AI21 Labsにおける「Trillium」の導入効果

AI21 Labsは、言語モデルの性能と効率を向上させるために、Googleの第6世代TPU「Trillium」を導入しました。

これにより、同社の言語モデルであるMambaとJambaのトレーニング速度が大幅に向上し、開発サイクルの短縮とコスト削減を実現しています。

特に、「Trillium」の高いスケーラビリティとエネルギー効率が、AI21 Labsの次世代言語モデルの開発を加速させる上で重要な役割を果たしています。

同社のCTOであるBarak Lenz氏は、「『Trillium』の性能には非常に感銘を受けており、より強力でアクセスしやすいAIソリューションを提供できると確信している」と述べています。

大規模AIモデルのトレーニング時間短縮

「Trillium」の導入により、大規模なAIモデルのトレーニング時間が大幅に短縮されています。例えば、Gemini 2.0のような大規模モデルのトレーニングでは、「Trillium」の高いスケーラビリティと効率性により、従来よりも短時間でのトレーニングが可能となりました。

これにより、企業や研究機関は新しいAIモデルの開発や実装を迅速に行うことができ、市場投入までの時間を短縮することができます。

さらに、「Trillium」の高帯域幅メモリや高速なチップ間相互接続により、複雑なモデルの処理もスムーズに行えるようになっています。

データセンター運用コストと環境負荷の削減

「Trillium」は、前世代のTPUと比較してエネルギー効率が67%向上しており、データセンターの運用コスト削減に大きく貢献しています。エネルギー消費の削減は、電力コストの低減だけでなく、冷却システムの負荷軽減にもつながります。

また、エネルギー効率の向上は、環境負荷の低減にも寄与し、持続可能なITインフラの構築に役立ちます。これにより、企業はコスト削減と環境保護の両立を実現でき、社会的責任を果たすことができます。

「Trillium」導入のメリットと課題

モモちゃん

みんな、「Trillium」には良いところもたくさんあるけど、気をつけないといけないこともあるんだよ。たとえば、最初に導入するのにお金がかかることや、今のシステムとうまく合わせる必要があることかな。

タロウ君

なるほどにゃ！でも、その初期費用ってどのくらい大変なのかにゃ？ぼくのおやつ代くらいで足りるにゃ？

グリ姉さん

それにしても、既存のシステムと合わせるのって難しそうね。専門的な人がいないと厳しいのかしら？

モモちゃん

そうだね、グリ姉さん。導入には専門的な知識を持った人がいると安心だよ。でも、Google Cloudを使うと、そういう負担を減らせる仕組みが整っているから、心配しすぎなくても大丈夫だよ！

Google TPU「Trillium」の導入には、大幅な処理性能の向上や運用コストの削減といった多くのメリットがあります。しかし、導入コストや既存システムとの統合に伴う課題も存在します。

このセクションでは、「Trillium」の導入がもたらす効果や考慮すべき点について解説し、それぞれの側面を具体的に掘り下げていきます。

「Trillium」の導入がもたらすメリット

「Trillium」の最大の利点は、処理性能が向上し、エネルギー効率も改善された点です。これにより、AIモデルのトレーニングや推論が短時間で行えるようになり、結果的に開発コストが削減されます。

特に、大規模なデータを扱う企業にとっては、処理時間の短縮がビジネスの迅速化に直結します。また、Google Cloud経由で利用できるため、専用のハードウェアを準備する必要がなく、柔軟なスケールアップが可能です。

さらに、「Trillium」の高帯域幅メモリにより、大量のデータを効率的に処理できる点も大きな魅力です。

導入時に直面する課題

一方で、「Trillium」の導入にはいくつかの課題も伴います。まず、初期費用が他のサービスに比べて高めであることが挙げられます。

特に、これまでTPUを使ったことがない企業や小規模なスタートアップにとって、初期投資は慎重に検討する必要があります。

また、既存のAIシステムとの互換性を確保するために、システム設計や運用の見直しが必要になる場合があります。これには、専門的な知識を持ったスタッフの確保や、トレーニングの実施も含まれます。

「Trillium」導入に関する考察

メリットと課題の両面を考慮すると、「Trillium」は特に大規模データを扱う企業や研究機関に向いています。導入コストが高い点については、長期的なコスト削減効果を考えれば、十分にペイできる可能性があります。

また、Google Cloudを活用することで、初期費用を抑えつつ「Trillium」の性能を最大限に活用する方法もあります。

一方で、適切な導入計画を立てずに急いで進めると、思わぬトラブルが発生するリスクもあるため、計画段階から慎重な対応が求められます。

まとめ：「Trillium」がもたらす可能性

モモちゃん

「Trillium」は、AIを使う人たちにとってとっても便利なチップなんだよ！速くて効率的だし、Google Cloudを通じて簡単に使えるところがポイントなんだよ。

タロウ君

便利そうだにゃ！でも、やっぱり準備が必要っていうのがちょっと大変そうだにゃ。僕でも手伝えることあるかにゃ？

グリ姉さん

エネルギー効率が良いっていうのが特に気に入ったわ。そういう環境への配慮があると、みんなが安心して使える気がするわね。

「Trillium」は、AIを扱う人にとって、とっても頼もしい存在ですね！前の世代よりも速くて効率的だから、時間をかけずにAIモデルを作ったり、データを処理したりできるのが魅力です。

しかも、Google Cloudを使えば、大きな機械を用意しなくても利用できるから、手軽に始められるのも嬉しいポイントだと思います。

でも、導入にはお金がかかったり、今あるシステムと合わせる準備が必要だったりと、気をつけることもあります。そういうときは、少しずつ計画を立てて進めると安心ですね。

「Trillium」を使うことで、たくさんの人がAIをもっと活用できるようになりそうです！私も、もっとたくさんのことを学んで、タロウ君やグリ姉さんと一緒にAIの面白さを伝えていきたいなと思っています！

引用

GoogleのAI処理チップ「Trillium」がGoogle Cloud経由で利用可能に、旧世代TPUと比べて4倍の学習性能を発揮 2024年5月に発表されたGoogleの第6世代TPU「Trillium(v6e)」が、Google Cloudのユーザー向けに一般提供されたことがわかりました。Trilliumは以前のモデルと比べてパフォー…