AI データセンター向けチップ一覧（用途・設計企業・製品）

AI データセンター向けチップ一覧

PU 種類	主用途（AI DC 視点）	設計企業	代表的製品（AI チップ含む）
CPU	一般計算・制御・前処理・軽量推論・I/O 制御	Intel, AMD, Ampere, AWS	Intel Xeon（Sapphire Rapids）、AMD EPYC（Genoa/Bergamo）、Ampere Altra、AWS Graviton
GPU	大規模並列処理・AI 訓練・推論の主力	NVIDIA, AMD	NVIDIA H100 / H200, NVIDIA Blackwell B200 / GB200, A100, L40S、AMD Instinct MI300X/MI300A
NPU（推論特化）	省電力推論・エッジも含むが DC 用途も増加	Intel, AMD, Qualcomm, AWS	Intel Gaudi 2 / Gaudi 3（※NPU的アクセラレータ位置づけ）、AWS Inferentia / Trainium、AMD XDNA（推論 NPU）
TPU	大規模行列演算・機械学習訓練・推論	Google	Google TPU v4 / v5e / v5p
IPU	超並列モデル（GNN 等）向け。密行列ではなく疎行列処理が得意	Graphcore	Graphcore IPU Mk2 / Bow IPU
XPU（統合型概念）	CPU/GPU/NPU を統合した混合ワークロード処理	Intel（概念提唱）, AMD, NVIDIA	Intel XPU（OneAPI 概念）、AMD APU 系、NVIDIA Grace Hopper（CPU+GPU）
DSA（Data-center Specific ASIC）	特定 AI タスクに最適化した ASIC	AWS, Google, Meta 等	AWS Inferentia, Trainium、Google TPU シリーズ、Meta MTIA

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AI データセンターで特に扱う「AI チップ」まとめ

GPU／TPU／専用 ASIC領域に絞って補足

NVIDIA（GPU の事実上の標準）

• H100：2023–24 世代の標準。FP8 世代の基盤を作った。
• H200：H100 の HBM3e 増強版。メモリ帯域と容量が大幅増。
• Blackwell B200：2025 世代 GPU。本体 2 チップ構成（推測では 208B→208B TP の合算で 4,000 TOPS クラス）。
• Blackwell GB200（Grace + Blackwell）：Grace CPU と Blackwell GPU を NVLink-C2C で直結した AI スーパー POD 用。

AMD（GPU アーキテクチャを再構築した勢力）

• Instinct MI300X（HBM 大量搭載）
• Instinct MI300A（CPU+GPU の APU 型）

Google（ASIC / TPU）

• TPU v4：巨大クラスタ前提の ML 専用ハード。
• TPU v5e / v5p：推論〜訓練までクラウド向け最適化。

AWS（専用 ASIC）

• Trainium：AI 訓練最適化。クラウド内製の代表。
• Inferentia：推論最適化。

Graphcore

• IPU（Intelligence Processing Unit）：ニューラルネット構造そのものを演算グラフとして実行。

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