なぜ、NVIDIAが人工知能の進化を大きく左右するのか

GPUコンピューティングの先端を走るNVIDIA

実際、GPUで処理した場合とCPUで処理した場合では、最大で10倍近くもの速度差が現れる。あたらしいアルゴリズムを組み上げ、データを処理させた結果を確認し、新たな推論を打ち立てる人工知能開発の現場において、数週間かかっていたデータ処理が数日で終わることのアドバンテージは計り知れない。

NVIDIAは同社のGPUコアと大量のメモリを搭載した「Tesla」ブランドの演算カードを開発しており、これをセットすることでPCやワークステーション、サーバーがGPUコンピューティングに対応したアプリを超高速で実行できるようになる。拡張スロットに取り付けるタイプのカードなので、1台の本体に対して数枚のカードをインストールすれば、性能向上に対する空間効率も非常に高くできる。

ディープラーニングにおいては、CaffeやChainer、Theanoといったディープラーニング用ソフトがNVIDIA Teslaに対応済みであり、実際にGoogleやIBMといった巨大企業のサーバーファームから、大学の研究室レベルまで、多彩なスケールで実際にTeslaを使ったディープラーニングが行なわれている。まさにNVIDIA Teslaの処理能力が人工知能の爆発的な進化を支えているかたちだ。

NVIDIAがこれから目指すもの

GPUコンピューティングそのものは、NVIDIAのほかに米インテル社や米AMD社など、NVIDIAとGPUで競合するメーカーも開発を進めている。また、GPUの種類を問わず利用できる開発環境として「OpenCL」「DirectCompute」といった共通規格もあるのだが、インテルはCPU内蔵GPUに注力しており、単体で強力なGPUを開発していない。

AMDは単独のGPU「RADEON」シリーズを販売しているが、NVIDIAの「Tesla」に相当するGPUコンピューティング向けの演算カードは販売していない。特にTeslaのような演算カードの存在は、実際の研究機関などで採用されるにあたって大きなアドバンテージになる。開発環境の実績や充実度を見ると、実質NVIDIAの一強という状況だ。

また、NVIDIAはTeslaの高い処理能力を活用する場として、自動車業界をターゲットに挙げている。現代の自動車は随所にセンサーを設けており、それらから走行中に毎秒入力されるデータは非常に莫大な量になる。

さらに、これが自動運転車となると、カメラの映像や音波など、センサーの数も入力されるデータの量も格段に跳ね上がる。こうした大量のデータを瞬時に処理し、事故を起こさずに走行するよう、自動運転車には人工知能的なアプローチが行なわれているのだが、ここにTeslaの強力な処理能力を生かそうというわけだ。

このように、人工知能や自動運転といった次世代の重要な技術においては、GPUコンピューティングが非常に大きな役割を持つ。そして、GPUコンピューティングの進化を最前列で支えるNVIDIAの存在は、これからのIT分野や産業界において、その進化の速度を左右する、非常に重要なポジションを得ていくことは間違いない。

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