深層学習の発展に欠かせないGPU。なぜ画像処理用のチップがAI学習に革命をもたらしたのかを学びます。ハードウェアを知るとAIの裏側がぐっと見えてきます。
戸倉 ジャスミン
GPUってゲームで使うやつでしょ? なんでAIの学習に使うの? 関係なさそうじゃん。
香月 リサ 先生
ふふ、いい疑問ね。
GPU (Graphics Processing Unit) は元々ゲームの画像処理用だったの。
でも、画像処理では『大量のピクセルを同時に計算する』という特徴があって、これが深層学習の行列演算とぴったり相性が良いのよ。
深見 つむぎ
CPUが『何でもできる優秀な社員1人』だとすれば、GPUは『単純作業が得意な社員を数千人抱えている』感じね。
1つ1つの能力はCPUの1コアより劣るけれど、数千コアで並列処理する力は圧倒的。
戸倉 ジャスミン
じゃあ、行列計算みたいに『同じ処理をたくさん繰り返す』仕事にはGPUが向いてるってことか〜!
香月 リサ 先生
まさにそのとおり。
例えばCPUだと1週間かかる学習が、GPUなら数時間で終わることも珍しくないの。
しかも数十〜数百倍の差がつくこともあるわ。
深見 つむぎ
NVIDIAのCUDAというプラットフォームが、GPUを深層学習に活用する道を切り開きました。
2010年前後から研究者がCUDAで深層学習を実装するようになり、爆発的な進化が起きたのです。
雪村 ましろ
だからNVIDIAの株価がすごいことになってるんですね! 時価総額が世界トップクラスだって先生がおっしゃってました。
香月 リサ 先生
深層学習の需要拡大でGPUの重要性はますます高まっているわ。
最近ではTPU (Tensor Processing Unit) という、GoogleがAI学習に特化して開発したハードウェアも登場しているの。
深見 つむぎ
AppleのNeural EngineやAmazonのTrainium/Inferentiaなど、AI専用チップは各社がしのぎを削る領域になっていますね。
さらにスマホ向けのNPU (Neural Processing Unit) も増えて、エッジAIの普及を支えています。
戸倉 ジャスミン
ハードウェアが進化したから深層学習が実用化できたって言っても過言じゃないじゃん。
香月 リサ 先生
そのとおりね。
アルゴリズムとデータとハードウェアの三位一体で、今のAIがあるのよ。
雪村 ましろ
電気をたくさん使うから、省エネなAIハードも研究されてるって記事で読みましたぁ。
香月 リサ 先生
鋭いわね。
AI普及の裏でデータセンターの電力消費も急増していて、環境負荷が今の大きな課題の1つなの。
深見 つむぎ
1回のLLM学習で数百トンのCO2を排出するとも言われていますね。
環境との両立は、これからのAI開発の重要テーマです。
戸倉 ジャスミン
ほんとに地球規模の問題じゃん。
AIがすごい代わりに、環境への負担がデカいんだね……。
香月 リサ 先生
そうね。
だからこそ、量子化や効率的な学習手法の研究も進んでいるのよ。
確認クイズ
深層学習にGPUが適している最大の理由はどれか?
- 消費電力が少ないから
- 大量の並列計算を高速に実行できるから
- メモリ容量が大きいから
- プログラミングが簡単だから
こたえを見る
正解: 2. 大量の並列計算を高速に実行できるから
GPUは数千のコアを持ち、大量の並列計算を同時に実行できます。深層学習で中心となる行列演算は並列化しやすいため、CPUよりはるかに高速に学習できます。