【NVIDIA GPUとGoogle TPU】２つの違いを初心者向けに解説

今株式市場ではAI関連銘柄が上昇相場を牽引しています。AI銘柄と言えばNVIDIAですが、ここ最近はGoogleの生成AIのGemini 3にも注目が集まってきています。

AIは世界経済の成長エンジンとして注目されていますが、その急拡大の裏にはさまざまなリスクが潜んでいます。また、グローバルで規制強化の動きが加速しており、企業や投資家にとって重要なテーマとなっています。そこで今回はAIに関するリスクや規制を...

現在、NVIDIAの決算は良かったにも関わらず株価が少々停滞気味ですが一方でGoogleの株価は史上最高値を更新しました。今回この２つの会社で注目されているNVIDIAのGPU と GoogleのTPU。AIや機械学習の世界では計算パワーが成功のカギです。大量のデータを高速に処理するために、専用のハードウェアが必要になります。そこで初心者向けにこの2つの違いをわかりやすく解説します。

GPUとは
TPUとは
GPU vs TPU 比較
最後に

GPUとは

GPUはもともとグラフィックス処理用に開発されたチップですが、並列処理が得意なため、AIの学習にも最適です。

特徴：汎用性が高く、画像処理からAIまで幅広く対応
NVIDIAの強み：CUDAという開発環境や豊富なライブラリで、初心者でも始めやすい
利用シーン：研究開発、個人の学習、企業のAI導入

TPUとは

TPUはGoogleがAI専用に設計したプロセッサで、行列演算に特化しています。ディープラーニングの計算を効率化するために作られました。

特徴：TensorFlowとの親和性が高い
利用環境：基本的にGoogle Cloud上で利用
強み：大規模なモデル学習に向いている

TPUはクラウドで大規模なAIを動かしたい場合に力を発揮します。

GPU vs TPU 比較

以下比較表より、GPUとTPUでは、大きく違うことがわかります。

ライバルでシェアを争うというよりは、各々の分野で勢力拡大は可能と思います。

項目	NVIDIA GPU	Google TPU
設計思想	汎用	AI専用
利用環境	PC・クラウド両方	Google Cloudのみ
コスト	幅広い価格帯	クラウド課金型
学習難易度	情報豊富で始めやすい	やや専門的