MIT、AIアクセラレーター120種超を比較

MITリンカーン研究所スーパーコンピューティングセンターは2026年10月6日、2018年から続けるAIアクセラレーター調査「LAICS」の最新成果を公表しました。最新論文はCPUやGPU、ASICなど120種超を対象に、ピーク性能と消費電力を公開情報で比較し、研究や調達の目的に合う機器選びを支援します。

LAICSは、機械学習だけでなく分子機能のモデル化や流体力学シミュレーションにも使えるアクセラレーターを継続的に追跡しています。初回論文の57種から最新論文では120種超へと対象を広げ、チップ、カード、システムの形態別に整理しました。

方式ごとの性格も選定の重要な軸です。CPUは汎用性、ASICは特定処理への特化が特徴で、GPU、FPGA、データフロー型は複数の処理に構成を合わせられます。

2022年の論文は、性能向上の源泉としてトランジスタの微細・高密度化と、計算桁数を減らす低精度計算を挙げました。最新論文はコア数や並列性能などの構成要素を増やした場合に、システムがどう変わるかを分析しています。

比較データはすべて公開情報に基づくため、企業が性能や電力を非公開にする場合は把握が難しくなります。研究チームは日々のニュースや論文引用を調べ、政府関係者の技術選定や研究所のGPU購入判断に役立つ中立的な資料として更新を続けます。