TPUとNPUの違い

2025年9月8日 2025年9月8日山崎講師

山崎講師

新人エンジニアの皆さん、こんにちは！AI関連の技術に触れる中で、「TPU」や「NPU」といった言葉を耳にする機会が増えてきたのではないでしょうか。どちらもAIの計算を速くするためのプロセッサですが、それぞれに得意なことや使われる場所が異なります。

ここでは、その違いを分かりやすく解説します。

TPUとNPUの基本

一言でいうと、TPUもNPUもAI（特にニューラルネットワーク）の計算を高速化するための専用プロセッサ（頭脳）です。一般的なCPUが色々な計算をこなす「万能選手」なら、TPUやNPUはAI計算に特化した「専門選手」と言えます。

TPU (Tensor Processing Unit) 🧠

TPUは「Google生まれの、クラウドのAI番長」

TPUは、その名の通りGoogleが開発したプロセッサです。Googleのサービス（検索、翻訳、フォトなど）や、Google Cloud Platform (GCP) 上で、大規模なAIモデルの学習や推論を高速に処理するために使われています。

開発元: Google
主な活躍場所: データセンター、クラウド環境 ☁️
得意なこと:
- 巨大なAIモデルの学習（トレーニング）
- 大規模なデータを使った高速な計算
特徴: Googleの機械学習ライブラリであるTensorFlowに最適化されています。性能を最大限に引き出す設計で、まさにAI計算のヘビー級チャンピオンです。

例えるなら、「巨大な工場で、専門の機械（TPU）を使って製品（AIモデル）を大量生産（学習）する」イメージです。

NPU (Neural Processing Unit) 📱

NPUは「いろんなメーカー製の、スマホや身近な機器のAIアシスタント」

NPUは、より一般的な名称で、様々な企業が開発しています。Appleの「Neural Engine」や、多くのAndroidスマートフォンに搭載されているAIチップなどがこれにあたります。主に、スマートフォンやIoTデバイスなどのエッジデバイス上でAI処理を行うために使われます。

開発元: Apple, Samsung, Qualcommなど多数
主な活躍場所: スマートフォン、スマートスピーカー、カメラなどのエッジデバイス 🤖
得意なこと:
- 学習済みのAIモデルを使った推論（顔認証、音声認識、背景ぼかしなど）
- 省電力でリアルタイムな処理
特徴: クラウドにデータを送らず、デバイス上（ローカル）でAI処理を完結させることを目的としています。そのため、速度が速く、プライバシーやセキュリティ面でも有利です。

例えるなら、「スマホという小さな店先で、気の利く店員（NPU）がその場で素早く接客（推論）する」Fイメージです。

一番の違いは「どこで、何をするか」

TPUとNPUの最も大きな違いは、その利用シーンと設計思想にあります。

項目	TPU (Tensor Processing Unit)	NPU (Neural Processing Unit)
開発元	Google	Apple, Samsung, Qualcommなど多数
主な場所	クラウド、データセンター	エッジデバイス（スマホ、PCなど）
主な役割	大規模な学習と推論	推論（リアルタイム処理）
設計思想	パフォーマンス最優先	電力効率と速度を重視
エコシステム	Google Cloud, TensorFlow	各デバイスメーカーの製品

簡単に言えば、TPUはクラウドでAIモデルを「育てる（学習）」のが得意で、NPUはスマホなどの手元でそのAIを「使う（推論）」のが得意ということです。

まとめ

新人エンジニアの皆さんは、まずこの2つの違いを大まかに理解しておけば大丈夫です。

TPU: Google製。クラウドでAIを学習させるためのパワフルなプロセッサ。
NPU: 多くのメーカー製。スマホやPCでAIをリアルタイムに動かすための省電力なプロセッサ。

今後、クラウド上でAIサービスを開発する際にはTPUを、モバイルアプリや組み込み機器でAI機能を実装する際にはNPUを意識することになるでしょう。どちらもAI技術の進化を支える重要な存在です。

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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