Interface誌の2018年2月号に，世界のAIチップの比較表が載っていた．GoogleのチップTPU2は性能の絶対値でも，性能消費電力比でもトップだった．すごいなGoogle．TPU2を超えたいものだが，FPGAでは無理そうな感じだ．リコンフィギャラブルな点を生かした特長がないとFPGAの立ち位置がないなあ．
同じ2月号の27ページに胸のすくようなインテルの発言が書いてあった．引用記事はもうなくなったみたいなので，そのまま書き写しておく．
GPUにはマシンラーニングに必要のない電気回路が数多く存在する．長年にわたって蓄積された価値のない回路で，非常に数が多い．
ニューラルネットワークは非常にシンプルで，ちょっとした行列の乗算と非線形性で成り立っている．直接シリコンを構築して行うことも可能なのだ．ニューラルネットワークのアーキテクチャに非常に忠実なシリコンを構築すればいい．これはGPUにはできないことだ．
もっと言ってやれと応援したくなるが，こうなると私の敵はnVidiaではなくてインテルになるのかもしれない．nVidia相手なら私でも勝てると踏んでいたが，インテル相手だと勝ち目がないような気がする．インテルってアルテラも買収しちゃったからね．