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人工知能モデルをトレーニングするときに、なぜGPUを使用するのですか？
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ニューラルネットワークのトレーニングには、多数の繰り返し操作が必要であるためです。GPUのアーキテクチャは、高速でのこのような操作により適しています。CPUはニューラルネットワークのトレーニングにも使用できますが、効率は低くなっています。
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一部の人々は、モデルトレーニングにTPUと呼ばれるデバイスも使用していると聞きました。また、FPGAを使用しようとしている研究者もいます。これら2つのデバイスとGPUの違いは何ですか？
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テンソル処理ユニット、Googleは深い学習武器に特別に使用されています。TPUには、GPUやCPUなどのプログラミング、およびCISC命令セットのセットがあります。機械学習プロセッサとして、特定のニューラルネットワークをサポートするだけでなく、さまざまな畳み込みニューラルネットワーク、LSTM、および完全な接続ネットワークもサポートします。TPUは、低精度（8ビット）計算を使用して、各ステップで使用されるトランジスタの数を減らします。

精度を低下させることは、深い学習の精度にほとんど影響しませんが、消費電力を大幅に削減し、操作を高速化することができます。同時に、TPUは脈動アレイ設計を使用して、マトリックスの乗算と畳み込み操作を最適化してI/O操作を削減します。さらに、TPUはまた、より大きなフィルムを使用してDRAMへのアクセスを減らし、それによりパフォーマンスを大幅に改善します。
FPGAは、PAL、GAL、CPLD、その他のプログラム可能なデバイスに基づいてさらに発展する製品であるオンサイトプログラミングドアアレイです。専用の統合回路（ASIC）の分野に表示されるチップとして、カスタマイズされた回路の欠点を解決するだけでなく、元のプログラム可能なデバイスの限られた数の欠点も克服します。システムデザイナーは、回路テス​​トボードがチップに配置されているかのように、接続を編集する必要があるため、必要に応じてFPGA内のロジックブロックを接続できます。
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簡単な言葉で説明できますか？