[GCP] Cloud TPU
Cloud GCP
Published: 2020-12-01

Cloud TPU

Googleの機械学習プロセッサであるCloud TPU。顧客データを解析したくて、導入を検討している企業も多いのではないでしょうか。この記事では、Cloud TPUの使い方やメリット・デメリットを紹介します。機械学習を行いたい方はぜひ参考にしてください。

Cloud TPUの使い方

Cloud TPUを使うには、Cloud Shellから各種設定を行います。

まずは、Cloud Shell のウインドウを開きましょう。

Cloud Shellで行うことは、以下の通りです。

  • プロジェクトIDの変数を作成
  • gcloudコマンドライン ツールを導入
  • Cloud Storageバケットを作成
  • Compute Engine VM と Cloud TPU を起動

それぞれ決められたコマンドがあるので、Cloud Shell内にコピペして実行しましょう。

次に、MNIST TPU モデルのソースコードをダウンロードします。環境変数を設定し、MNISTトレーニングスクリプトを実行したら、最低限の準備は終了です。

Cloud TPUのメリット

初期投資を抑えられる

TPUをクラウドで使えるようになったことで、初期投資を抑えて最新の機械学習を行えます。従来のように、膨大な投資を行ってAIを作成する必要はありません。

演算が速い

Cloud TPUは、汎用性の代わりに、演算性能を向上させたプロセッサです。学習時間を大幅に短縮できるため、試行回数を増やせば、より精度の高い分析結果を得られます。他社製の機械学習プロセッサで1週間ほどかかっていた演算も、Cloud TPUなら1時間程度で完了するでしょう。

初心者でも使いやすい

Cloud TPUには、画像や音声認識といったジャンル別に、テストモデルが開発されています。これらのモデルはオープンソースで無料なので、初心者でも簡単に高精度の機械学習を行えるでしょう。

Cloud TPUのデメリット

Cloud TPUは、システムの構成上、すべてのデータを演算できるわけではありません。中には解析できないデータもあるので、利用の際に確認する必要があります。たとえばメモリへのアクセスが発生するデータ群は、Cloud TPUには向きません。逆に行列計算が主であれば、Cloud TPUの効果を実感できる可能性があります。

まとめ

Cloud TPUは、低コストで最新の機械学習を行えます。演算能力が高いので、膨大なデータを解析する際にもおすすめです。オープンソースのテストモデルが開発されているので、初心者でも積極的に活用しましょう。

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