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最先端の機械学習ハードウェアのエネルギー効率は毎年40%向上している

これまで、最先端のGPUとTPUのエネルギー効率は2年ごとに倍増してきた。テンソルFP16形式で最も効率の高いアクセラレータは、ワットあたり最大2.1 x 1012 FLOP/sのMetaのMTIAと、ワットあたり最大1.4 x 1012 FLOP/sのNVIDIA H100である。今後登場するBlackwellシリーズのプロセッサは、消費電力しだいでは、さらに効率が高くなる可能性がある。

最先端の機械学習ハードウェアのエネルギー効率最先端の機械学習ハードウェアのエネルギー効率最先端のハードウェアトレンド(年1.4倍)ワットあたりのFLOP/s10¹¹10¹²2016201720182019202020212022202320242025リリース日リリース日:2024-06-02 ワットあたりのFLOP/s:2,080,000,000,000リリース日:2024-03-18 ワットあたりのFLOP/s:2,500,000,000,000リリース日:2024-03-18 ワットあたりのFLOP/s:2,250,000,000,000リリース日:2023-08-29 ワットあたりのFLOP/s:1,410,000,000,000リリース日:2022-09-20 ワットあたりのFLOP/s:1,410,000,000,000リリース日:2021-05-20 ワットあたりのFLOP/s:1,620,000,000,000リリース日:2020-11-16 ワットあたりのFLOP/s:780,000,000,000リリース日:2020-01-01 ワットあたりのFLOP/s:789,000,000,000リリース日:2018-05-18 ワットあたりのFLOP/s:559,000,000,000リリース日:2018-03-27 ワットあたりのFLOP/s:417,000,000,000リリース日:2017-05-01 ワットあたりのFLOP/s:161,000,000,000リリース日:2016-04-05 ワットあたりのFLOP/s:74,800,000,000NVIDIA P100Google TPU v2NVIDIA Tesla V100Google TPU v3Google TPU v4iNVIDIA A100Google TPU v4NVIDIA H100Google TPU v5eNVIDIA B100年1.4倍エネルギー効率はテンソル演算・FP16(利用可能な場合)での値。出典:Epoch AI(CC BY 4.0)・作図:AGI Hubepoch.ai

データ(原文・英語)

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非公式の日本語訳公式ページ(英語):epoch.ai/data-insights/ml-hardware-energy-efficiency