深掘り：LLMのためのGPUとTPUアーキテクチャの比較
2025-08-20
この記事では、GPUとTPUのアーキテクチャを詳細に比較し、コア計算ユニット、メモリ階層、ネットワーク機能に焦点を当てています。H100とB200 GPUを例に、ストリーミングマルチプロセッサ（SM）、CUDAコア、テンソルコア、さまざまなメモリレベル（SMEM、L2キャッシュ、HBM）間の相互作用など、最新のGPUの内部動作を綿密に解剖します。また、集団通信（例：AllReduce、AllGather）におけるGPUとTPUのパフォーマンスの違いについても比較し、大規模言語モデルのトレーニング効率に対するさまざまな並列化戦略（データ並列化、テンソル並列化、パイプライン並列化、専門家並列化）の影響を分析します。最後に、DeepSeek v3とLLaMA-3の例を用いて、GPU上でLLMをスケールするための戦略をまとめます。
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