Category: AI

本記事は GPU・LPU・TPU の違いを、単なる性能比較ではなく、実運用システム設計（System Architecture） の観点から解説します。 日本の企業・工場・IT部門に多い 高い信頼性要求、長期運用、慎重な投資判断 を前提に構成しています。 AIが PoC（検証）段階から 24/7 の本番運用 に移行する際、必ず出てくる質問があります。 「GPU・LPU・TPU、どれを選ぶべきか？」 結論から言うと、万能なチップは存在しません。正しい選択は次の条件に依存します。 学習（Training）か 推論（Inference）か レイテンシ要求はどの程度か 既存システム（ERP / MES / Web / コールセンター等）との統合

บทความนี้อธิบายการเลือกใช้ GPU, LPU และ TPU ในมุมมองของ การออกแบบระบบจริง (System Architecture) โดยปรับให้เหมาะกับ บริบทของประเทศไทย ทั้งด้านงบประมาณ ทีมงาน โครงสร้างพื้นฐาน และรูปแบบการใช้งานในองค์กร โรงงาน และหน่วยงานต่าง ๆ เมื่อระบบ AI เริ่มขยับจากการทดลอง ไปสู่การใช้งานจริงแบบ 24/7 production คำถามที่เจอบ่อยที่สุดคือ: “ควรเลือกใช้ GPU, LPU หรือ TPU ดี?” ความจริงคือ ไม่มีชิปตัวไหนดีที่สุดสำหรับทุกกรณี การเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับ: ทำ AI แบบ training หรือ inference ต้องการความเร็วในการตัดสินใจแค่ไหน ระบบถูกนำไปเชื่อมกับอะไร (ERP / MES / Web / Call Center ฯลฯ)

As AI systems move from experiments to 24/7 production, one question comes up in almost every project: “Which accelerator should we use — GPU, LPU, or TPU?” There is no single best chip. The right choice depends on what kind of AI work you run, how fast decisions must be made, and how the system […]

引言：为什么现在中国企业需要关注 LPU 在某大型企业级聊天机器人系统的实际运行中，测试阶段的平均响应时间约为 200 毫秒，但在工作日高峰或业务集中时段，延迟往往上升至 2–3 秒。其主要原因在于 GPU 上的资源竞争以及运行时动态调度带来的不确定性。同时，随着访问量增加，云端 GPU 成本也呈现出难以预测的增长趋势。 近年来，大语言模型（LLM）在中国企业中正迅速从研究和试点阶段，走向真实生产环境（Production）。无论是客户服务聊天机器人、语音助手、SOC 自动化、ERP 内嵌 AI Copilot，还是制造业中的智能看板，应用范围都在不断扩大。

はじめに：なぜ今、日本企業にLPUが重要なのか ある企業向けチャットボットの実運用では、検証環境では平均応答時間が約200ミリ秒だったにもかかわらず、業務時間帯や月末などのピーク時には2〜3秒まで遅延が増加しました。原因は、GPU上でのリソース競合や動的スケジューリングによるレイテンシのばらつきです。同時に、クラウド利用コストもトラフィックに比例して増加しました。 近年、日本企業においても Large Language Models（LLM）は、研究用途から実運用（プロダクション）へ急速に移行しています。カスタマーサポート用チャットボット、音声アシスタント、SOC自動化、ERP内のAIコパイロット、工場ダッシュボードなど、その活用範囲は広がっています。

บทนำ: ทำไม LPU จึงสำคัญในปัจจุบัน จากการใช้งานจริงของแชตบอทองค์กรแห่งหนึ่ง พบว่าในช่วงทดสอบระบบมีเวลาในการตอบสนองเฉลี่ยประมาณ 200 มิลลิวินาที แต่เมื่อมีผู้ใช้งานพร้อมกันจำนวนมากในช่วงเวลางานหรือช่วงเร่งด่วน latency กลับเพิ่มขึ้นเป็น 2–3 วินาที เนื่องจากการแย่งทรัพยากรและการจัดสรรงานแบบไดนามิกบน GPU ขณะเดียวกันค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานก็เพิ่มขึ้นตามปริมาณการใช้งานอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Large Language Models (LLMs) ได้ถูกนำออกจากห้องทดลองมาสู่ ระบบใช้งานจริง (production systems) ในองค์กรไทยอย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นแชตบอทบริการลูกค้า ระบบผู้ช่วยด้วยเสียง ระบบ SOC automation, AI Copilot ใน ERP หรือแดชบอร์ดในโรงงานอุตสาหกรรม

Introduction: Why LPUs Matter Now In one real-world deployment, an enterprise chatbot running on GPUs showed average response times of ~200 ms during testing—but spiked to over 2–3 seconds during peak hours due to contention and scheduling jitter. At the same time, infrastructure costs scaled almost linearly with traffic, forcing the team to choose between user […]

为什么“传统思想”在今天反而更重要 AI 可以比任何工程师更快地写代码。它可以在几秒钟内生成模块、重构代码、给出解决方案。但越来越多的团队正在发现一个看似矛盾的事实： AI 用得越多，经典编程思想就越重要。 本文将解释：为什么诞生于几十年前的编程原则，在 AI 时代不仅没有过时，反而成为 AI 能否被正确使用的前提条件。

なぜ「古い考え方」が今こそ重要なのか AIは人間よりも速くコードを書きます。モジュール全体を生成し、リファクタリングを行い、問題解決案を数秒で提示することも可能です。しかし、多くの組織が次のような一見矛盾した事実に気づき始めています。 AIを使えば使うほど、クラシックなプログラミングの考え方が重要になる 本記事では、数十年前から存在するプログラミングの原則が、なぜ今も不可欠であり、むしろAI活用を「成立させる前提条件」であるのかを解説します。

ทำไมแนวคิดเก่ายังคงสำคัญกว่าที่เคย AI สามารถเขียนโค้ดได้เร็วกว่าใครในทีม มันสร้างโมดูลทั้งชุด รีแฟกเตอร์ไฟล์ และเสนอแนวทางแก้ปัญหาได้ภายในไม่กี่วินาที แต่หลายองค์กรเริ่มพบความจริงที่ดูย้อนแย้งว่า ยิ่งเราใช้ AI มากเท่าไร แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิกยิ่งสำคัญมากขึ้นเท่านั้น บทความนี้อธิบายว่าทำไมหลักคิดที่เกิดขึ้นมานานหลายสิบปีจึงยังจำเป็น และเหตุใดแนวคิดเหล่านี้จึงเป็นสิ่งที่ ทำให้ การพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย AI มีประสิทธิภาพ ไม่ใช่ถูกแทนที่