データインサイト 2024年10月23日
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
著者:Robi Rahman(Epoch AI)
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/s 10¹¹ 10¹² 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 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:74,800,000,000 NVIDIA P100 Google TPU v2 NVIDIA Tesla V100 Google TPU v3 Google TPU v4i NVIDIA A100 Google TPU v4 NVIDIA H100 Google TPU v5e NVIDIA 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 Hub epoch.ai
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