GPUがAIに不可欠な理由

GPUは人工知能のレアアース（希少金属）と呼ばれ、今日のジェネレーティブAI時代の基盤となっているため、金とさえ呼ばれています。では、なぜGPUはAI開発においてこれほど高い地位を占めているのだろうか？

GPUの導入

GPUとは？

グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）は、高速な数学計算を実行することでグラフィックスや画像をレンダリングするコンピュータチップです。GPUはプロフェッショナル・コンピューティングとパーソナル・コンピューティングの両方で使用されています。もともとGPUは、2Dや3Dの画像、アニメーション、ビデオのレンダリングを担当していたが、現在では、特にAIなど、より幅広い用途で使用されています。

GPUの応用

内蔵GPUやディスクリートGPUを搭載した電子機器は、3Dグラフィックスやビデオコンテンツをスムーズにレンダリングできるため、AIビジョン・アプリケーションに適しています。また、最近のGPUは、以前よりもプログラム可能になっていることもあり、当初設計されていたよりも幅広いタスクに適応しています。GPUの最も一般的な用途には、以下のようなものがあります:

• リアルタイムの2Dおよび3Dグラフィックス・アプリケーションのレンダリングを高速化。

• ビデオ編集、ビデオコンテンツ制作。

• ビデオゲームグラフィックス。

• 画像認識や顔検出・認識などのMLアプリケーションの高速化。

• ディープラーニング・ニューラルネットワークのトレーニング。

GPUの仕組み

GPUは並列処理と呼ばれる方法で動作し、複数のプロセッサーが1つのタスクの別々の部分を処理する。GPUには、処理中のデータを保存するためのRAMもあります。このRAMは、高度に集約的なグラフィックスのユースケースでGPUに入力される大量の情報を保持するために特別に設計されています。

グラフィックス・アプリケーションの場合、CPU は画面にグラフィックス・コンテンツを描画するための命令を GPU に送ります。GPUはその命令を並列かつ高速に実行し、コンテンツをデバイスに表示します（このプロセスは、グラフィックス・パイプラインまたはレンダリング・パイプラインとして知られています）。

GPU vs. CPU: どちらがAIに適しているのか

GPUには数百から数千のコアが搭載されており、並列コンピューティングや高速グラフィックス出力が可能です。また、GPUにはCPUよりも多くのトランジスタが搭載されています。

CPUはクロック速度が速く、コア数が少ないため、AIワークロードよりも日常的なシングルスレッド・タスクに取り組むのに適しています。一方、GPUはより難しい数学的・幾何学的計算を処理します。つまりGPUは、AIの訓練や推論に優れた性能を発揮する一方で、幅広いアクセラレーション・コンピューティング・ワークロードの恩恵を受けることができるのです。

今のAIにとってGPUはなぜ重要なのか？

GPUは今日のAIにおいて重要な役割を担っており、AIのトレーニングや推論に最高のパフォーマンスを提供しています。また、加速コンピューティングを必要とする多様なアプリケーションに大きなメリットをもたらします。これらの成果を達成するために、GPUには3つの重要な機能があります。

GPUは並列処理を採用する

AIモデルは主に、何層にも重なった線形代数方程式で構成されています。各方程式は、あるデータが別のデータに関連付けられている可能性を反映しています。GPUには、AIモデルを構成する計算をスライスするために並列に動作する小さな計算機である何千ものコアが含まれており、AIワークロードに効率的な計算能力を提供します。さらに、GPUコアは常にアップグレードされ、AIモデルのニーズの変化に対応しています。

モデルの複雑性とシステムの拡張性

AIモデルの複雑さは、毎年10倍という驚異的なペースで増加しています。最新の大規模言語モデル（LLM）であるGPT-4は、1兆を超えるパラメータを含み、その驚くべき数学的密度を示しています。GPUシステムは、効果的に連携することで、この進化する課題に巧みに対応してきました。GPUシステムは、高速なNVLink インターコネクトと堅牢なQuantum InfiniBandネットワークを利用することで、スーパーコンピューティングのレベルまで難なくスケールアップします。

幅広く深いGPUソフトウェア・スタック

2007年以来、拡張を続けるNVIDIA GPUソフトウェアは、高度な機能からハイレベルなアプリケーションまで、AIのあらゆる側面を可能にするために登場してきました。CUDAプログラミング言語とcuDNN-Xディープラーニングライブラリは、開発者がNVIDIA NeMoのようなソフトウェアを構築するための基盤となっています。これにより、ユーザーは独自の生成AIモデルの作成、設定、推論を行うことができます。これらの要素の多くはオープンソースソフトウェアとして提供されており、ソフトウェア開発者にとっては必需品となっています。さらに、主要なクラウドサービスプロバイダーは、NVIDIA DGX Cloud上でAPIやサービスを提供するようになってきています。

AI開発におけるGPUの貢献

スタンフォード大学の人間中心AIグループの最新レポートでは、2003年以降、GPUの性能が7,000倍も向上し、価格性能比が5,600倍になったことが強調されています。GPUは、機械学習ワークロードを加速するための主要なコンピューティング・プラットフォームとして台頭し、近年のAIの進歩に大きく貢献しています。特に、過去5年間の主要なAIモデルはGPUで学習されており、1億人以上のユーザーにサービスを提供する大規模言語モデルChatGPTの成功がその例です。

AIにおけるGPUの明るい未来

AIが世界経済に与えると予想される影響は大きく、マッキンゼーは、ジェネレーティブAIがさまざまな分野で年間2.6兆ドルから4.4兆ドルの貢献ができると見積もっています。この変革的な展望の中で、GPUはパフォーマンスの最適化とイノベーションの推進において極めて重要な役割を果たす、重要なイネーブラとして際立っています。