xPU：AI推論ハードウェアアクセラレーションマイクロアーキテクチャ

Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000

xPU：これは、特定のワークロードに合わせてカスタマイズされたあらゆるコンピューティングアーキテクチャを表すことができる、特殊な処理ユニット（PU）の総称です。一般的なバリエーションとしては、GPU（グラフィックス）、TPU（テンソル／AI）、NPU（ニューラル）、DPU（データ）、PPU（パルス、主に量子制御スタックに使用）などがあります。

この非常に短いメモは、AI推論に適用されるxPU市場の状況に関する洞察を提供することを目的としています。

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AI推論ASICの市場環境を分析する際、最も有用な指標は、単純な性能ではなく、ベンダーの差別化が3～5年の期間にわたって維持可能かどうかである。この観点から、以下の3つのクラスターが浮かび上がる。

ユニバーサルプラットフォーム: NVIDIA と 垂直統合型: AMD、Google
現在の挑戦者 Groq、Cerebras、FuriosaAI、Positron、SambaNova、Axelera AI。
将来の課題: エクストロピック、ノーマルコンピューティング、アンコンベンショナル、モトロニクス、アケトニクス

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NVIDIA

アーキテクチャ：GPU（2024年はBlackwellアーキテクチャ）
コアとなる強み：エコシステムへの囲い込み、ソフトウェアスタックの深さ、完全なシステム統合
対象ワークロード：汎用 — 大規模なLLMトレーニングと推論 - グラフィックシェーダー
脆弱性：高コスト、高消費電力。スパースコンピューティングには最適化されていない。

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Google

アーキテクチャ：TPU、カスタムASIC（シストリック）
コアとなる強み：垂直統合；Google規模での最低コスト
対象ワークロード: Google Cloudワークロード、Gemini推論
脆弱性：Google Cloudからのみ利用可能。GoogleからTPUコアを購入することはできません。

AMD

アーキテクチャ：MI300 Instinct + ROCm（AMD独自のCUDA）
コアの強み: CUDA の価格設定の代替手段。馴染みのある GPU モデル。
対象ワークロード：クラウドコスト重視のHPCおよび推論
脆弱性：CUDAに対するソフトウェアのギャップ。最先端のエコシステム（例：NVQLINK）への対応が遅れている。

一般行列乗算（GEMM）カーネル

Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000

このメモでは、GPUの基本に立ち返ります。特に、深層学習の中核となる演算である行列乗算に焦点を当てます。まず、基本的な実装と学術的な実装について説明します。次に、GPUを効率的に使用するために必要な最適化について見ていきます。

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まずは、教科書によく載っている基本的な例から始めましょう。

  
/**
* Kernel to perform matrix multiplication C = A × B
* A is of size N x M, B is M x N, and C is N x N
* Each thread computes one element of matrix C.
*/

__global__ void naive_matrix_multiply(float* A, float* B, float* C) {

// Calculate global row and column for this thread
int row = blockIdx.y /* 0...16 */ * blockDim.y + threadIdx.y;
int col = blockIdx.x /* 0...16 */ * blockDim.x + threadIdx.x;

if (row < N && col < N) {
float sum = 0.0f;
for (int k = 0; k < M; k++) {
// C[row][col] = sum(A[row][i] * B[i][col])
sum += A[row * N + k] * B[k * N + col];
}
C[row * N + col] = sum;
}

}

一見すると、これは簡単そうに見えます。出力行列Cの各セルを計算するだけです。このカーネルコードは、目的を達成しているように見えます。以下に、カーネルをより視覚的に表現したものを示します。

Gpu on QSysArch - Quantum Computer System Architecture

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