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===== - GPU：大規模モデルだと、通信待ちでGPUが空転することがあり、通信圧縮や勾配非同期同期が必要になることも。 =====
* TPU：大規模モデル（数十億〜数千億パラメータ）を複数TPU Podで学習する場合でも、低レイテンシ＋高速メモリ転送でスケーラブル。

まとめると：
* ノード内通信では TPU と NVIDIA GPU は似たレベル（μs単位）。
* ノード間通信では TPU の方が低レイテンシで、大規模分散学習に有利。
* ただし、GPUは汎用性が高く、TPUはテンソル演算・大規模モデルに特化した設計。

もし希望なら、具体的に TPU v4 Pod と A100 8GPU NVLinkノードでの勾配同期時間の目安も示すことができます。
出しますか？