一変するAIコンピューティングの世界：GPUの歴史と進化を探る GPGPU,NDIVIA
こんにちは、まりかです。皆さんが毎日使用しているパソコンやスマートフォンの中には、ゲームや動画編集、AI、人工知能の学習といった重い処理を担当する「GPU」が搭載されています。今日はこのGPUの歴史と進化について、わたしの視点から詳しくお伝えしたいと思います。
GPUの歴史とは？
GPUの誕生
GPUとは「Graphics Processing Unit」の略で、日本語では「グラフィックス処理ユニット」と呼ばれています。その名の通り、元々はコンピュータの画像描画を担当する部分だったのです。
コンピュータの歴史を振り返ると、1980年代までのパソコンは、CPU（Central Processing Unit）が一手に計算を担当していました。しかし、この時代はまだCPUのパフォーマンスが限られており、一部のゲームやグラフィックス重視のアプリケーションを動かすことが難しかったのです。
そこで1990年代に入ると、ビデオゲームのグラフィック要素が増え、これを支えるためにGPUが開発されました。特にNVIDIAが1999年に発表した「GeForce 256」は、世界初のGPUとされています。この時期には、ゲームのグラフィックが高度化するとともに、パソコンに求められるパフォーマンスも高まってきました。
GPUの成長と進化
その後のGPUは、単にゲームのグラフィックを描画するだけでなく、画像や動画編集、3Dモデリングといった幅広い用途に利用されるようになりました。それを支えるために、GPUの性能は飛躍的に向上しました。
NVIDIAの「GeForce」シリーズ、AMDの「Radeon」シリーズなどは、グラフィックス性能を追求した製品群として、多くのユーザーから支持を受けてきました。2000年代に入ると、これらのGPUは映画の特殊効果やアニメーション制作にも使用されるようになり、それに伴い、GPUの処理能力は以前とは比較にならないほどに成長しました。
たとえば、2000年の初めに発売されたGeForce 2シリーズの性能は約2GFLOPS（単精度）でしたが、2023年に発売されたGeForce RTX 3090では約36TFLOPSと、約1万8000倍もの性能向上が達成されました。
しかし、GPUの進化は、ゲームやグラフィック処理の領域だけにとどまらなかったのです。
GPUの新たな可能性 – GPGPU
GPGPUとは？
2000年代半ばから、GPUはさらなる飛躍を遂げます。それが「GPGPU」（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）の登場でした。これは、グラフィック以外の一般的な計算もGPUで行うというもので、それによってGPUの利用範囲は大幅に広がりました。
なぜGPUが一般的な計算にも使われるようになったのでしょうか？それは、GPUが並列計算に非常に優れているからです。CPUは高速で複雑な計算を行うことができますが、一度に行える計算は限られています。一方、GPUは同時に多数の計算を行うことが得意で、特に大量のデータを一度に処理することが必要な作業において、その性能を発揮します。
GPGPUの応用例
例えば、AI（人工知能）の学習は、大量のデータを一度に処理する必要があるため、GPUの力を借りることが一般的になりました。また、科学技術計算やビッグデータの解析、仮想通貨のマイニングなどでも、GPGPUの技術が活用されています。
その中でも特に注目されているのが、深層学習（Deep Learning）の分野です。Deep Learningは大量のデータを元に学習を行うAI技術で、画像認識や自然言語処理など、多くの領域で使用されています。Deep Learningの計算は非常に膨大で、これを効率的に行うためには、GPUのような並列計算能力の高いプロセッサが必要となるのです。
GoogleのAI研究部門「Google Brain」やFacebookのAI研究部門「FAIR」など、世界の先進的なAI研究機関でも、深層学習の計算にはGPUが用いられています。また、NVIDIAはAI向けに特化した「Tesla」シリーズや「Ampere」シリーズのGPUを発表し、AIの進化を牽引しています。
GPUの未来
新たな挑戦者の登場
GPU市場はNVIDIAやAMDが主導してきましたが、2020年代に入って新たな挑戦者が現れました。それが、世界最大の半導体メーカーであるIntelです。Intelは2020年に自社製GPU「Xe」を発表し、ゲームやAI分野での競争に参入しました。
また、Googleが開発したTPU（Tensor Processing Unit）は、AI計算専用のプロセッサで、特に深層学習の計算に強いとされています。これら新たなプロセッサの登場により、GPUの未来はさらに多様化しそうです。
量子コンピューティングとGPU
そして、わたしが最も注目しているのが、量子コンピューティングとGPUの関係です。量子コンピューティングは、量子力学の原理を利用して膨大な情報を高速に処理する技術で、今後のコンピューティングの大きな革新とされています。
現在、IBMやGoogleは量子コンピューティングの研究を進めていますが、その実現にはまだ時間がかかるとされています。しかし、その間、GPUが量子コンピューティングのシミュレーションに活用され、その発展に一役買う可能性があります。今後の技術進歩がどう影響を与えるか、わたし自身も楽しみにしています。
今回は、「GPUの歴史と進化」について詳しく見てきました。わたし自身もITの世界で活動してきた一人として、GPUのこれまでの進化を見てきました。そして、これからもその未来の進化を見守り続けるつもりです。
よくある質問と答え
1. 質問: GPUとは何ですか？そして、なぜAIの計算に関連していますか？
答え: GPUは「Graphics Processing Unit」の略で、もともとは画像やビデオの描画を高速化するために設計されたプロセッサです。AIの計算、特にディープラーニングのトレーニングは、多数の並列計算が必要とされるため、GPUの並列処理能力がこれに非常に適していることが発見されました。
2. 質問: GPUのAIへの応用はいつから始まったのですか？
答え: 2000年代後半に、研究者たちがディープラーニングのモデルの訓練にGPUを使用すると大幅に計算速度が向上することを発見しました。特に、2012年のImageNetコンペティションで、GPUを用いたディープラーニングモデルが他のアプローチを大きく上回る成果を示したことで、GPUのAI応用の重要性が広く認識されるようになりました。
3. 質問: なぜGPUは並列計算に適しているのですか？
答え: GPUは、多数のコアを持っており、これらのコアが同時に異なるタスクを実行することができます。これは、3Dゲームやグラフィックスのレンダリングといったタスクで、大量のピクセルを同時に処理する必要があったための設計です。この特性が、大量のデータポイントやネットワークパラメータを同時に処理するディープラーニングの計算にも適しています。
4. 質問: GPUの進化によってAIの研究がどのように変わったのですか？
答え: GPUの計算能力の向上に伴い、以前は不可能だったような大規模なニューラルネットワークのモデルも訓練可能となりました。これにより、画像や音声認識の精度が大幅に向上し、新しいアーキテクチャや技術の開発が加速しました。
5. 質問: GPU以外にもAI計算に適したハードウェアは存在しますか？
答え: はい、最近ではAIやディープラーニング専用のASICs（Application-Specific Integrated Circuits）やFPGAs（Field-Programmable Gate Arrays）といったカスタマイズされたハードウェアが開発されています。これらは特定のタスクや計算に特化して設計されており、一部のアプリケーションではGPUよりも高い性能を発揮することがあります。
参考書籍
1. “Computer Graphics: Principles and Practice” by John F. Hughes, Andries van Dam, Morgan McGuire, David F. Sklar, James D. Foley, Steven K. Feiner, Kurt Akeley
2. “Deep Learning” by Yoshua Bengio
↑↑↑Amazonで見る
