TPU v4論文をもとに、OCS、3D Torusやtwisted torusのトポロジー、SparseCoreによるEmbedding高速化を解説します。4096チップ規模のMLスーパーコンピュータで、なぜ光回線の再構成と疎計算アクセラレータが重要なのかを整理します。

FlashAttentionとは、Self-Attentionを近似せず、GPUのHBMとSRAM間のIOを減らして高速・省メモリ化する手法です。tiling、online softmax、recomputation、Block-sparse FlashAttention、実験結果を論文ベースで解説します。

CPUとGPUの違いを、コア数だけでなく制御回路、キャッシュ、演算器、SIMT、warp、メモリ待ちの隠し方から解説します。CUDA論文、GPU Computing、NVIDIA公式CUDA資料、Intel最適化マニュアルをもとに、GPUが並列計算に強い理由とCPU・GPU・NPUの役割分担を整理します。

TPUv1はなぜ推論特化だったのか。TPUv2でbfloat16、float32累積、HBM、複数チップ構成により学習対応が進み、TPUv3で演算性能・メモリ・Pod規模がどう強化されたのかを論文・Google Cloud公式資料ベースで解説します。

NPUのPE Array、Systolic Array、On-chip SRAM、FIFO、Accumulator、dataflowを、行列積の積和とA/B/Cの移動から解説。GPUのtile再利用との違い、DRAMアクセスを減らしやすい理由、カメラAI・エッジAIへの応用まで整理します。

GPUはなぜニューラルネットワークの行列積をtileへ分割するのか。warp、SM、Shared Memory、Registers、Tensor Core、HBM/GDDR、L2 Cacheの関係から、GPUのデータ再利用とTensor Core MMAへのデータ供給を論文・公式資料ベースで解説します。

WiCERとは、LLM向けに長文知識をWiki-memoryへ圧縮し、診断プローブで欠落事実を見つけて反復改善する手法です。RAG、full-context KV cache、compilation gapとの違いを論文ベースで解説します。

Patch Forcingとは、画像をパッチごとの難しさに応じて異なる速度で生成する適応サンプリング手法です。LTG sampler、difficulty head、dual-loop、look-aheadの仕組みを、Flow Matchingの数式とImageNet・Text-to-Imageの実験結果から解説します。

学習率とは何か、SGD、cosine decay、AdamW、RAdam、LARS、Grokfast、DALSの違いを論文ベースで解説します。DALSが提案する層と学習フェーズに応じた最適化、scratch学習とfine-tuningでの使い分け、実験結果の読み方を整理します。

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