AIアクセラレータ
Graphics Processing Unit (GPU) は、Direct3DやVulkanのような各種3DグラフィックスAPIによって標準化されたグラフィックスパイプラインを持ち、画像の操作や、局所的な画像特性の計算に特化したハードウェアである。プログラマブルシェーダーおよび統合型シェーダーアーキテクチャの採用によりハードウェアレベルで汎用計算(GPGPU)への道が開け、さらにCUDAやOpenCLのようなソフトウェアプログラミング環境が整ったことで、GPUの持つ超並列処理性能の活用が進んだ。ニューラルネットワークと画像操作の数学的基礎は類似しており、行列を含む自明な並列性(英語版)のタスクであるため、GPUは機械学習タスクにますます使用されるようになってきている。2016年現在、GPUはAI作業で人気があり、自動運転車などのデバイスでのトレーニングと推論の両方でディープラーニングを促進する方向に進化し続けている。NVIDIA NVLinkなどのGPU開発者は、AIが恩恵を受けるような、データフローのワークロード分散のために追加の接続機能を開発している。GPUのAIアクセラレーションへの応用が進むにつれ、GPUメーカーは、ニューラルネットワークに特化したハードウェアを組み込んで、これらのタスクをさらに高速化している。Tensor Core(英語版) (テンソルコア) は、ニューラルネットワークのトレーニングを高速化することを目的としている。