GPUとは？なぜ世界的に品薄？重要性・AIとの関係を徹底解説！

現代のテクノロジーが急速に進化する中で、注目される技術の一つが「GPU」です。単なるビデオゲームの改善から、複雑な科学計算やAI （人工知能） の開発まで、幅広い分野で不可欠な役割を果たしています。

GPUの需要が爆発的に高まっている今、品薄状態が続いています。AIブームや仮想通貨マイニングがその主な要因ですが、GPUがAIの発展にどう貢献しているのでしょうか？

本記事では、GPUの基本的な概念、GPUとAIの密接な関係や、需要増加の背景について詳しく解説します。

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注目を集めるGPUとは？

GPU（グラフィックス処理ユニット）は、画像処理と計算処理の効率を高めるために設計されたマイクロプロセッサです。元々はビデオゲームのグラフィックスを向上させる目的で開発されましたが、その高速な計算能力が科学計算やデータ解析、特に人工知能（AI）の分野でのトレーニングと推論処理にも利用されるようになりました。

GPUは、複数の計算タスクを同時に並列処理できることが特徴です。膨大な数の演算を同時に行うことができ、これによりグラフィックスレンダリングやビデオエンコーディング、複雑な計算が高速に実行されます。

また、GPUは柔軟性が高く、ゲームだけでなく、仮想現実、3Dモデリング、ディープラーニングなど、様々な用途に適応することが可能です。そのため、AI研究やデータサイエンスの分野でも価値を発揮しています。

GPUとCPUの違いとは？

GPUとよく比較されるのがCPUです。それぞれ異なるタイプの計算タスクに適しています。以下は主な違いの例です。近年急速に普及しているニューラルネットワークの処理にに特化したNPUとの違いについてはこちらの記事で解説しています。

処理の並列性

CPUは、一連の処理が順番に実行されるタスクに最適化されています。一方、GPUは、多くの計算を同時に行うことができます。

このため、画像処理やビデオ処理のような大量のデータを並列に処理するのに適しています。特にNVIDIAが自社開発するCUDAを活用することで並列処理の効率を大幅に高めることが可能です。

関連記事：「CUDAとは？NVIDIAが開発したGPU活用技術の仕組み・アーキテクチャ・応用分野を徹底解説！」

専門性

CPUは汎用プロセッサとして設計されており、さまざまな種類のプログラムやタスクに対応できるようになっています。これに対して、GPUは元々グラフィックス処理のために設計されており、そのアーキテクチャは特に画像とビデオのレンダリングに適しています。

しかし、近年ではGPUの計算能力が広く認識され、ディープラーニングやAIなどの領域でも使用されるようになりました。

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なぜAI開発にGPUが欠かせない？

GPUとAIの関係は非常に密接であり、GPUの計算能力はAIの進化に大きく寄与しています。以下では、GPUがAIの発展にどう貢献しているのかを詳しく紹介します。

ディープラーニング・生成AIの加速

ディープラーニングは、大規模なデータセットを用いてニューラルネットワークを学習・推論させる手法です。この際に大量の計算が必要になりますが、GPUを用いることで、トレーニング効率や推論速度を大幅に向上できます。結果、ディープラーニングの開発スピードが上がり、ディープラーニング自体の発展を後押ししています。

関連記事：「ディープラーニングとは？機械学習との3つの違いは？使い分け注意点、ビジネス活用事例徹底解説！」

また、昨今発展の著しい生成AI分野でも、画像生成や動画生成など、大規模な処理能力が必要となります。この際にもGPUは非常に重要になっています。

リアルタイムデータ処理

自動運転車や高度な監視システムなどのAIアプリケーションでは、リアルタイムでのデータ処理が求められます。例えば、自動運転車の場合、周囲の環境を認識し、瞬時に適切な判断を下す必要があります。

GPUの高速演算能力により、このようなリアルタイム処理が可能となります。GPUなくしては、AIシステムのリアルタイム性を担保することは難しいでしょう。

多様なAIアプリケーションの開発が可能

GPUの高性能化は、より複雑かつ精緻なAIモデルの開発を可能にしています。これにより、医療、金融、エンターテイメントなど、様々な分野でAIソリューションが台頭しつつあります。

医療分野では、GPUを活用した画像解析により、がんの早期発見や診断精度の向上が期待されています。金融分野でも、不正検知やリスク管理にAIが活用され始めています。GPUの進歩が、多岐にわたるAI活用シーンを生み出しているのです。

コスト効率の向上

AIソリューションのスケールと複雑性が増すにつれて、コスト効率は大きな課題になり得ます。そこで、GPUを活用することで、複数のAIタスクを並列処理できるため、必要なハードウェア数を減らすことが可能です。このため、エネルギー消費を抑えつつ、計算リソースを最大限に活用することができ、コストの効率化を実現します。

GPUがなぜ今重要性を増して品薄な理由

近年、GPUの重要性は益々高まっています。今後も必要性が高まることが予想されますが、その理由については以下の通りです。

半導体不足の影響

世界的な半導体不足もGPUの品薄状態に拍車をかけています。新型コロナウイルスのパンデミックによる工場の稼働停止や、米中貿易摩擦などが原因で、半導体の供給が需要に追い付いていません。

TSMCのような大手半導体メーカーでも、生産能力の拡大を進めているものの、需要の伸びに対応しきれていないのが現状です。市場価格は高騰を続けており、AIの事業活用や開発を検討する企業にとって、大きな障壁となっています。当面は、GPUの品薄状態と高騰が続くと予想されます。

AIの需要増

デジタル化が進むにつれて、企業や研究機関は以前にない規模のデータを扱うようになりました。その中で、ビッグデータを効率的に分析し、有効な答えを得ることが重要になっており、強力な計算能力が求められています。これがGPUが注目される一つの理由です。

特に生成AIの分野の急速な発展により、GPUの必要性は増え続けています。

クラウドコンピューティングとの結びつき

クラウドベースのサービスが普及する中、GPUの役割はさらに拡大しています。多くのクラウドサービスプロバイダーは、GPUを活用して高性能なクラウドコンピューティングリソースを提供し、ユーザーにとって手軽で、高度な計算サービスを実現しています。

仮想通貨マイニングによる需要増

GPUは仮想通貨のマイニングにも使用されており、これも需要増加の一因となっています。特に、イーサリアムなどのGPUマイニングに適した通貨の人気が高まる中、マイナーたちがGPUを大量に購入する動きが見られました。

エンターテイメントやメディアの進化

映画、ビデオゲーム、仮想現実（VR）などのエンターテイメント分野では、よりリアルな体験を求める声が高まっています。GPUはその高度なグラフィックス処理能力により、これらの要求に応えるための核心技術となっています。

GPUについてよくある質問まとめ

まとめ

この記事では、GPUの基本概念からその特性、AIとの関連性、そしてなぜ現代社会でGPUが重要になっているのかについて詳しく解説しました。

GPUは、高い計算能力と優れた並列処理能力を持ち、ビッグデータの解析、複雑な科学計算、リアルタイムのデータ処理、そしてディープラーニングの加速など、多方面で活用されています。ビッグデータやAIの活用がさらに進む中、GPUへの注目度もより高まっていくでしょう。

企業としては、AIプロジェクトの計画を慎重に立てる必要があります。GPU調達の見通しを立て、代替手段の検討も進めておくことが重要です。例えば、クラウドサービスの活用や、AIに特化したチップの採用なども選択肢の一つとなるでしょう。

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